相关系数r是用来衡量两个变量之间线性关系紧密程度的统计量，其计算公式如下：
r = [(Σxy) ? (Σx)(Σy) / n] / [√{(Σx2 ? (Σx)2 / n)(Σy2 ? (Σy)2 / n)}]
其中，x和y分别表示两个变量，Σ表示求和符号，n表示样本量。
下面对公式中的各项进行一一解释：
- Σxy：表示x和y变量对应的所有数值乘积的总和
- Σx和Σy：分别表示x和y变量所有数值的总和
- Σx2和Σy2：分别表示x和y变量所有数值的平方和
- n：表示样本量，即x和y变量同时存在的数据点数目
公式中分子部分除以n可以得到x和y变量的均值，即分母部分第一个开方括号内的内容为x和y变量的方差，第二个开方括号的内容为x和y变量方差之积的平方根，即标准差，这两个值相乘即可得到相关系数r的值。
相关系数r的取值范围为-1到1之间，当r=1时，表示两个变量完全正相关；当r=-1时，表示两个变量完全负相关；当r=0时，表示两个变量之间没有线性关系。
相关系数是用来描述两个变量之间线性关系强弱的指标，一般记为r，其取值范围在-1到1之间。相关系数越接近于1或-1，代表两个变量之间的关系越强；相关系数越接近于0，代表两个变量之间的关系越弱。计算相关系数可以采用以下公式：
r = Cov(X,Y) / (SD(X) * SD(Y))
其中，Cov(X,Y)表示变量X和Y的协方差，SD(X)和SD(Y)分别表示变量X和Y的标准差。
协方差是描述两个变量变化趋势的一种指标，它可以计算为：
Cov(X,Y) = Σ((X-μX)*(Y-μY)) / (n-1)
其中，Σ表示求和符号，μX和μY分别表示变量X和Y的平均值，n表示样本的数量。
标准差是表示同一变量数据分布波动幅度的指标，它可以计算为：
SD(X) = sqrt[ Σ(X-μX)^2 / (n-1) ]
其中，sqrt表示计算平方根。
在计算相关系数的时候，需要先计算出两个变量的协方差和标准差，并将它们带入相关系数的公式中进行计算即可得出结果。
