知乎用户 Covariance 是绝对值，体现了两组合之间绝对相关性的大小； Correlation 是在两组数据基础上的相对值，消除了数据组本身大小对相关性的影响（eliminate the effects of size)，着重描述其相对的相关性,从而使不同规模的数据组之间具有可比性和对照性。

相关性 （Correlation，或称 相关系数 或 关联系数），显示两相关变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。而 相干性 （Coherence）， 与相关性计算得到的信息非常相似，都是衡量两个变量之间的相关程度，只是 相干性 多用于 频域计算 ...

Pearson相关性系数（Pearson Correlation） 是衡量向量相似度的一种方法。 输出范围为-1到+1, 0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。

维基百科Coefficient of determination（也就是R方）有明确的解释： “ In linear least squares multiple regression with an estimated intercept term, R^2 equals the square of the Pearson correlation coefficient between the observed y and modeled (predicted) f data values of the dependent variable.”

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1. 皮尔逊相关 —— 最简单也是最好的方法 Pearson相关可以衡量两个连续信号如何随时间共同变化，并且可以以数字 -1（负相关）、0（不相关）和 1（完全相关）表示出它们之间的线性关系。它很直观，容易理解，也很好解释。但是当使用皮尔逊相关的时候，有两件事情需要注意，它们分 …

如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？ 做计算似度的时候经常会用皮尔逊相关系数，那么应该如何理解该系数？ 其数学含义、本质是什么？ 显示全部 关注者 1,584

域自适应方法中常用的分布差异度量方式 (距离损失)有何异同？ 试比较： Maximum Mean Discrepancy (MMD) Correlation Alignment (CORAL) Central M… 显示全部 关注者 11 被浏览

用 A comparison of the Pearson and Spearman correlation methods - Minitab Express s解释可以很好理解： 根据这张图，我们可以看出： ①Pearson和Spearman相关系数的范围可以从-1到+1。 当Pearson相关系数为+1时，意味着当一个变量增加时，另一个变量增量相同。 这形成了一种递增 …

而有机化学键的能量大约在5eV，因此，必须解决瞬时电子相关，才能描述化学反应过程中，电子的运动情况。 而楼主说的exchange和correlation (EX-CO) 并不是HF方程的研究方向，因为HF强调的是波函数，交换能和相关能作用的对象是电子密度，只有DFT里才会涉及到。