相关性

相关性（在统计学中）是指任何一个特征影响另一个特征的程度，并且这些特征相互关联并形成一对。这种成对的特征可以在图表上表示为一系列点。如果所得散点图上的所有点都符合一条直线（既不是水平也不是垂直），则相关系数可以从 +1（如果一个变量的增加伴随着另一个变量的相应增加）变化到 - 1（如果一个变量的增加伴随着另一个变量的不断减少）；相关系数等于 0 表示所考虑的两个特征之间不存在关系，并且它们拟合在同一条直线上。

回归系数是一个特征的增加影响另一特征的增加/减少程度的平均指标。

如果需要评估多个因素对特定疾病发展的贡献，则可以使用统计方法（例如多变量分析）计算每个因素的相对贡献。

相关性是变量之间关系的度量。它显示一个变量的变化与另一变量的变化的关联程度。

在统计学中，相关性是使用相关系数来衡量的。它可以取-1到+1之间的值。如果相关系数为+1，则意味着一个变量的增加总是伴随着另一变量的增加。如果系数为 -1，则一个变量的减少总是会导致另一个变量的减少。

相关系数可用于确定两个变量之间关系的方向。例如，如果一个人的年龄和体重之间的相关系数为0.5，那么我们可以得出结论，年龄越大，该人的体重越大。

此外，相关系数可用于评估变量之间关系的强度。系数越接近+1或-1，变量之间的相关性越强。

因此，相关性是数据分析中的重要工具，可以评估不同变量之间的关系。

统计相关性

> 相关性 -（翻译为“相互关系”） - 是一种特征成为另一种特征的原因的程度，反之亦然。 *同时研究两个或多个特征可以让您分析这些特征的相互影响。*

四种相关性