協方差、相關係數、相似係數
思考的意義
如何理解協方差、相關係數、相似係數？
今天船長學長（QQ1172844877）為什麼談到這個問題呢,原因有二：
原因一：算作是歸納補充。大家還記得《統計學》描述統計部分，學長一直強調要區分好「定性變數、定序變數、連讀變數」。關於變數之間的關係呢，可以簡單的用相關係數來表示。V（C）相關係數、Spearman秩相關係數、Pearson相關係數等等相信大家也不陌生。對於相關係數而言，考研倒不會直接問你他們的區別和定義，因此大家也不必恐慌。那麼為什麼還要說起相關係數呢？我們看原因二。
原因二：在10月份即將開啟的《多元統計分析》專項解析中，相信大家最頭痛的就是複雜的矩陣運算。這裡面離不開協方差矩陣和相關係數矩陣，如果沒法深入理解他們的真正內涵，距離分析、主成分分析中的相關思想很難去消化。我們不能再拿著大學期間用個SPSS、R、SAS寫程序、點個按鈕去等軟體輸出結果，考研考的是思想。何為思想，其實就是你要站在方法創始人的視角，重溫這個方法的核心是什麼？而不是跟小鳥餵食一樣，失去獨立思考的機會。
那麼，給大家留一個小問題，如何去理解協方差公式？如何理解相關係數？為什麼相關係數大就說兩者之間越相關呢？
具體答案我們下次課詳細討論。
溫馨提示：學長也是高標準嚴要求，雖然這個學習的過程每次被虐的很慘……但這個煎熬的過程，會逐步提高你的專業能力。想要拔得高分，也不是隨隨便便看課本，背誦概念這麼簡單。不管是統計學、機器學習、人工智慧AI，這些並不神秘。在這個時代，很多計算機、軟體開發的同學也在學習統計方法，方法好學（聚類、分類、回歸等方法），但統計思維難學。如何保持統計科班的優勢，統計思維就是！
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