【pearson相关性分析】Pearson相关性分析是一种用于衡量两个连续变量之间线性关系的统计方法。该方法通过计算两个变量之间的相关系数（Pearson r），来判断它们之间是否存在正相关、负相关或无相关性。Pearson相关系数的取值范围在-1到+1之间，数值越接近1或-1，表示变量之间的线性关系越强；数值接近0则表示变量之间几乎没有线性关系。
在实际应用中，Pearson相关性分析常用于数据探索阶段，帮助研究人员了解变量之间的潜在联系，为进一步建模或决策提供依据。需要注意的是，Pearson相关性仅能检测线性关系，无法捕捉非线性关系，因此在使用时应结合散点图等可视化手段进行综合判断。
Pearson相关性分析总结表
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 一种用于衡量两个连续变量之间线性关系的统计方法 |
| 用途 | 判断两个变量是否具有线性相关性，用于数据分析和建模前的初步探索 |
| 相关系数范围 | -1（完全负相关）至 +1（完全正相关），0表示无相关性 |
| 适用条件 | 两个变量均为连续型变量，且数据呈近似正态分布 |
| 优点 | 简单直观，计算方便，结果易于解释 |
| 局限性 | 仅适用于线性关系，对异常值敏感，不能说明因果关系 |
| 常见应用场景 | 经济学、医学、心理学、市场研究等领域中的变量关系分析 |
通过合理使用Pearson相关性分析，可以为后续的数据建模、变量筛选以及业务决策提供有力支持。但在实际操作中，需结合其他统计方法和图形工具，以获得更全面的分析结果。
