当总体分布为正态时,相关系数确实是变量之间的相关 性的合理指标,而在非正态情况则只是线性相关程度的 度量。 两个随机变量X和Y之间的相关性,可由其总体相关系 数(或称 Pearson相关系数亦称完全相关系数描述: coV(A,Y ELCX-E(XDOY-E() =axan√x-E(X)Ey=C 其中cow(X,Y)为X,Y的协方差,2=EX-E(X 与G2=E[Y-E(Y)2分别为X和Y的方差。当总体分布为正态时，相关系数确实是变量之间的相关 性的合理指标，而在非正态情况则只是线性相关程度的 度量。 两个随机变量X和Y之间的相关性,可由其总体相关系 数(或称Pearson相关系数,亦称完全相关系数)描述: 其中cov(X,Y)为X,Y的协方差, 与 分别为X和Y的方差。 2 2 [ ( )] [ ( )] cov( , ) [( ( ))( ( ))] E X E X E Y E Y X Y E X E X Y E Y X Y X Y − − − − =  =    2 2 E[X E(X)]  X = − 2 2 E[Y E(Y)]  Y = −