（1）线性回归相关系数公式 反映两个变量之间线性相关的统计指标称为相关系数；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性决定系数；多元相关性称为非线性相关系数和非线性决定系数。线性相关的统计指标称为复相关系数、复决定系数等。相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的第一个统计指标。它是研究变量之间线性相关程度的量，通常用字母r表示。样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为如下：其中n是样本大小，Xi和X分别是两个变量的观测值和平均值。 r 描述两个变量之间线性相关的强度。 r 的值在-1 和+1 之间。如果r>0，则表明两个变量呈正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也越大，如果r< (2)相关系数 1越大，相关性越大系数，两个变量之间的相关性越强。当相关系数等于1时，两个变量实际上形成线性函数关系。 2、相关系数在0到1之间，用于反映变量之间相关性的紧密程度的统计指标。相关系数是使用乘积差法计算的，该方法也是基于偏差两个变量相对于它们各自的平均值。两个变量之间的相关程度通过两个差值相乘来体现；唯一的线性相关系数。 3、相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的第一个统计指标。它是研究变量之间线性相关程度的量，通常用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数的定义方法有很多种，最常用的是Pearson相关系数。 (3)相关系数矩阵相关矩阵也称为相关系数矩阵，由矩阵各列之间的相关系数组成。也就是说相关矩阵第i行j列的元素就是相关系数原始矩阵的第 i 列和第 j 列之间。性质：相关矩阵的对角线元素为1，相关矩阵是对称矩阵。一般来说，权重系数之和为1，但这里不需要为1，因为y1到y4都属于不同类型，权重之和不一定要等于1才能体现出来在国内生产总值中。 (4)相关系数公式 1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y ) ])；相关系数公式：协方差/[根D(X)*根D(Y)]。 2、相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的第一个统计指标。它是研究变量之间线性相关程度的量，通常用字母r表示。由于研究对象不同，有定义相关系数的方法有很多种，最常用的是 Pearson 相关系数。 3、相关表和相关图可以反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但不能准确表示两个变量之间的相关程度。相关系数是用来反映变量之间相关性密切程度的统计指标。相关系数的计算基于乘积差法，该方法同样使用两个变量和每个变量与平均值的偏差，通过将两个偏差相乘来反映两个变量之间的相关程度，重点关注单个线性相关系数； 4.需要注意的是，Pearson相关系数并不是唯一的相关系数，但最常见的相关系数。以下解释均与皮尔逊相关系数有关。 5、根据有关现象的不同特点，统计指标的名称有所不同。例如，反映两个变量之间线性相关的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为决定系数），反映两个变量之间曲线相关的统计指标称为非线性相关系数和非线性决定系数;反映多元线性相关性的统计指标称为复相关系数、复决定系数等。