归一化相关系数（normalized correlation）的定义是什么，它和相关系数的区别在哪？ 我在一篇论文里面见到用归一化相关系数计算两个向量的相似性，他的表达式是这样的：分子是两个向量的内积…
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 其背后的原理为何可以达到衡量「相关性」的效果？最喜欢通俗易懂地解释一个事情。一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？。
随机变量的独立性和相关性有什么联系？相关系数为零能说明什么？ 我知道相关系数为零并不能说明两个随机变量独立，但是能说明什么问题呢？
相关系数和互相关系数有什么不同 我也正在查，相关系数一般指的是数理统计与概率论中的相关系数公式，一般只用做线性相关。互相关函数一般是信号处理中用的，表示两个信号在不同时间段的相关性。。
相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗
相关系数怎么计算 相关系数介于区间[-1，21131]内。当相关5261系数为-1，表示完全负相关，4102表明两项资产的收1653益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。
相关性与独立性 对于一般的2113随机变量：两个随机变量如果相5261互独立，则这两个随4102机变量一定是不相关的；1653两个不相关的随机变量，不一定是相互独立的。但是我觉得需要补充一个重要的概念，书上花费了很大篇幅进行了叙述：两个服从正态分布的随机变量，如果不相关就一定相互独立，即对正态变量而言，相互独立与不相关是互为充要条件的
相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别？ 在统计学与概率论中，相关矩阵与协方差矩阵，互相关矩阵与互协方差矩阵可以通过计算随机向量（自相关或自协方差时为x，互相关或互协方差时为x，y）其第i个与第j个随机向量（即随机变量构成的向量）之间的自、互相关系数以及自、互协方差来计算。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。相关矩阵：也叫相关系数矩阵，其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。协方差矩阵：在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。
相关系数和互相关系数有什么不同 我也正在查，相关系数一般指的是数理统计与概率论中的相关系数公式，一般只用做线性相关。互相关函数一般是信号处理中用的，表示两个信号在不同时间段的相关性。互相关系数是用互相关函数比上两个函数的均方差的乘积（貌似略有不同）得出来的一个不大于1的数，多用在信号 这种复杂的处理上。
什么是相关系数 在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互。
