变量间的相关关系，变量间的相关关系按其形式划分有

变量间的相关关系，是统计学中一个基础而重要的概念。它揭示了变量之间在变化趋势上的相互联系。以下，我们将详细介绍变量间相关关系的几种形式及其特点。

1.线性相关（直线相关）

当相关关系的一个变量变动时，另一个变量也相应地发生均等的变动，这种关系称为线性相关。在散点图上，线性相关的点将呈现出一条直线趋势。earson相关系数就是用来衡量两个连续变量间线性关系密切程度和相关方向的统计指标。

2.负相关

负相关指的是两个变量的变化趋势相反。在散点图上，负相关的点会分布在从左上角到右下角的区域内。也就是说，当一个变量的值增加时，另一个变量的值会相应地减少。例如，随着气温的升高，冰淇淋的销量可能会下降。

3.不相关

不相关意味着两个变量之间没有明显的相关关系。在散点图上，不相关的点将没有明显的趋势，会随机分布。这种情况下，一个变量的变化对另一个变量没有显著的影响。

4.非线性相关（曲线相关）

非线性相关是指变量之间的关系不是简单的线性关系，而是呈现出曲线趋势。这种关系在散点图上表现为曲线，而非直线。Searman等级相关系数和Kendall的tau-(K)都是用来衡量非线性关系的统计指标。

5.正相关

正相关是指两个变量的变化趋势相同。在散点图上，正相关的点会分布在从左下角到右上角的区域内。也就是说，当一个变量的值增加时，另一个变量的值也会相应增加。

变量间的相关关系按其形式划分有正相关、负相关、不相关、非线性相关等几种形式。理解这些关系对于数据分析、预测和决策都至关重要。通过散点图和统计指标，我们可以更深入地了解变量之间的关系，为实际问题提供有力的支持。