PEARSON函数：自变量与因变量相关系数的统计方法

返回 Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数 r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲

指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 

语法 
PEARSON(array1,array2) 

Array1 自变量集合。 
Array2 因变量集合。 

说明 

￭参数可以是数字，或是包含数字的名称、数组常量或引用。

￭若数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。

￭若 array1 和 array2 为空或其数据点个数不同，则 PEARSON 返回错误值 #N/A。

￭Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数 r 的公式为：

￭其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)。 

PEARSON函数的作用是计算皮尔逊乘积矩阵的相关系数。

它可以客观反映自变量和因变量的函数关系。

下面演示该函数的使用方法，帮助大家理解。

￭首先打开表格，将光标定位在B9处，点击插入函数-统计-PEARSON函数。

此时弹出对话框，共两项参数。

￭“第一组数值”可填自变量，输入B3：B7；

“第二组数值”可填因变量，输入C3：C7。

需要注意的是，所填自变量数组和因变量数组中包含的数据个数必须相同。

点击确定，就能得出两组数组的相关系数。

这个小技巧你学会了吗？