相關(guān)分析，是表明因素之間相關(guān)程度的絕佳方法，比如被人津津樂道的 超市里啤酒和尿不濕的相關(guān)分析。

超市工作人員發(fā)現(xiàn)： 啤酒的銷量和尿不濕的銷量 成正比，也就是正相關(guān)關(guān)系。所以 就把兩類商品放在一起買，銷量嗷嗷嗷地放上升。

細(xì)細(xì)琢磨下，可以探求一二。買尿不濕的多是在家?guī)雰旱哪惺?，而啤酒是他們打發(fā)無聊時間的最佳伴侶。

相關(guān)分析，通常我們可以用散點(diǎn)圖直接觀察。多組數(shù)據(jù)在二維平面內(nèi)打點(diǎn)，尋找相關(guān)關(guān)系。

難道在于，在多維變量中剛剛好找到兩者呈線性關(guān)系很困難。需要兩兩作圖，那就老多了，做好后也就蒙圈了。

相關(guān)分析第二方法——特征值法。

也成相關(guān)矩陣法，有相關(guān)系數(shù)組成。這點(diǎn)就是課上學(xué)的 介于-1~1之間的相關(guān)系數(shù)了。

其背后的道理，雖然不深，但也足令人望而止步。

一般的命令為：

corr(X)——相關(guān)系數(shù)

cov(X)——相關(guān)矩陣

X就是你的數(shù)據(jù)矩陣了。