🌟协方差与相关系数📊
发布时间：2025-03-18 11:16:25来源：
在数据分析的世界里，协方差（Covariance）和相关系数（Correlation Coefficient）是两个重要的概念。它们帮助我们理解变量之间的关系，就像侦探寻找线索一样，揭示数据背后的秘密🧐。
协方差衡量的是两个变量变化的趋势是否一致。如果协方差为正，则说明两个变量倾向于同向变动；若为负，则反向变动。但协方差的数值大小没有固定范围，这使得它难以直观判断关系强度。此时，相关系数登场了！ corrcoef() 👈这个函数可以帮我们计算相关系数。相关系数的取值范围是[-1, 1]，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，而0则意味着没有线性关系。因此，相关系数更便于比较不同变量间的关系强度💕。
无论是投资决策还是科学研究，理解协方差与相关系数都能为我们提供宝贵的视角。让我们用这些工具，探索数据的奥秘吧🔍✨！
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