唉，我们也在学统计……不太懂啊……求教

      相关系数有很多种，比如复相关系数、等级相关系数等，皮尔森相关系数是指线性相关系数，因为开始学习统计学的就是皮尔森相关系数所以人们常提到的相关系数就是指它。学习中具体指什么要看上下文才确定。

皮尔森相关系数

　　  皮尔森相关系数皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）
　　也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本
　　量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大
　　表明相关性越强。
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简介

　　两变项间的相关可以用许多统计值来测量，最常用的是皮尔森相关系数。
　　对样本资料而言，皮尔森积矩相关系数的定义如下：
　　样本资料的皮尔森积矩相关系数（一般简称为样本相关系数）为样本共变异数除以的标准差与的标准差之乘积。
　　样本的简单相关系数一般用r表示，其中n 为样本量， 分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）
　　利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的

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皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量