相关分析，是表明因素之间相关程度的绝佳方法，比如被人津津乐道的 超市里啤酒和尿不湿的相关分析。
超市工作人员发现： 啤酒的销量和尿不湿的销量 成正比，也就是正相关关系。所以 就把两类商品放在一起买，销量嗷嗷嗷地放上升。
细细琢磨下，可以探求一二。买尿不湿的多是在家带婴儿的男士，而啤酒是他们打发无聊时间的最佳伴侣。
相关分析，通常我们可以用散点图直接观察。多组数据在二维平面内打点，寻找相关关系。
难道在于，在多维变量中刚刚好找到两者呈线性关系很困难。需要两两作图，那就老多了，做好后也就蒙圈了。
相关分析第二方法——特征值法。
也成相关矩阵法，有相关系数组成。这点就是课上学的 介于-1~1之间的相关系数了。
其背后的道理，虽然不深，但也足令人望而止步。
一般的命令为：
corr(X)——相关系数
cov(X)——相关矩阵
X就是你的数据矩阵了。
白话统计学——相关分析R语言当中相关分析的结果分类资料的相关分析基于秩次的相关系数指标一致性评价相关分析当中P值的...
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用NCL很多年，确实方便，但是若让我信手写来一段程序漂亮地做个相关分析附带检验，还是要扒拉官网调教半天（方便个鬼啊...
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本文标题：相关分析
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