两组数据相近,那么相关性高还是低

如果两组数据相近，那么它们的相关性可能高也可能低，具体要看这两组数据的实际情况。
通常情况下，相关性是指两组数据之间的线性关系强度，可以用相关系数来衡量。当两组数据之间呈现线性关系时，它们的相关性就会较高，相关系数也会接近于1或-1。如果两组数据之间没有明显的线性关系，那么它们的相关性就会较低，相关系数也会接近于0。
但是，如果两组数据虽然相近，但它们之间的关系不是线性的，那么它们的相关性就可能会比较低，即使它们之间的差异很小。
因此，需要根据具体的数据情况来判断它们的相关性高低。如果两组数据相近，但它们之间的关系是线性的，那么它们的相关性就会较高。如果两组数据相近，但它们之间的关系不是线性的，那么它们的相关性就可能会比较低。

相关系数的数值范围在-1和+1范围之间，即-1≤R≤1，R＞0为
正相关，R＜0为负相关。
判断标准：｜R｜＜03，为微弱相关，03＜｜R｜＜05为低度相关；
05＜｜R｜＜08为显著相关，08＜｜R｜＜1为高度相关；
｜R｜＝0时，不相关，｜R｜=1时完全相关

性生活关系着女人一生的幸福，在和一个男人交往之初，要判断他的性能力强弱，有这些方法可以初步判断。
如何判断男人性能力强弱
1、从眼睛看性能力

男人的性能力，来自于肝和肾，当然也离不开经络。而一个人的眼睛是不是有“神”，代表了他的肾气是否充足。大家可以看一下小孩的眼睛，一定是清澈透明的。而上了岁数的人，则是人老珠黄。

确切地说，当你看到一个男人的瞳孔非常明亮，看着特别有神，就一定说明他的“精”足。如果你是一个女孩，看到男人眼睛在“放电”，也一定代表精足。反之，如果一个男人的眼睛看起来无神，迷茫且朦胧，那一定代表他的“精”弱。你只要坐地铁，看看那些上班族的白领当中，眼睛有神的真是少之又少。
2、从耳朵来看性能力

中医认为，肾开窍于耳。如果一个男人的耳朵既大且饱满，那么就能断定他先天的肾气足。有一些人，虽然先天肾气足，但后天耗的非常厉害，耳朵会显得暗淡无光，像是上面蒙了一层灰，或者几天没洗过一样，这样的男人，性能力同样差。

性能力强的男人，不仅耳朵的外形饱满丰厚，而且能发出非常自然的光亮，也就是我们通常爱说的一个词“润”。看起来很舒服和漂亮。

3、从面容来看性能力

说完眼和耳，再来看看面色。中国人健康的脸色是微黄略带点红，并且显得很“润”，也就是有光泽。凡是发红、发黄、发白、发黑、发青的颜色，皆属于非正常色，都代表着身体状况不佳。

4、从身材来看性能力

健康的男人，身材一定是匀称的，体重是标准的。过胖的人，和过瘦的人，性能力都不行。

先来说过胖的人。如果这种人肚子大，最要命，基本上就是阳痿和早泄。为什么这样说呢男人能不能挺，靠的是血液能不能送到肢体的末端。中间挺个大肚子，里面全是一堆垃圾，你想想，这血液能过的来吗就像一座堰塞湖一样，上游心脏的血液，如何才能顶到下游去呢所以，别看很多大老板，挺个大肚子，显得挺有派的，其实，搞不好，就是一个性无能。

再来说说瘦人。过瘦的人，不存在挺不起来的问题，而是阴虚。换言之，就是那种一小时都不射精的那种。这种人消化大都不好，无法从食物中吸取营养物质，会造成性能力无法持久的问题。换言之，就是这种人岁数再大点，营养不补充不上，想挺起来也就难了。
5、从手掌来看性能力

你从前面的几点，对男人的身体已经有了一个大概的了解，如果你再仔细看看他的手掌。基本上也就可以确定他的健康状况了。

健康的男人，十个手指肚应该是鼓的，摸起来，既不能硬，也不能软，颜色红润。如果指肚瘪了，就像一个充满了气的气球放完气后的那种样子，或者像我们在水里泡了很久后样子，那么可以断定这个人气虚。中医里，气为血之帅，气领着血走。如果气虚了，推不动血，你想想，能挺得起来吗

最重要的一点，就是看虎口。如果一个男人这个地方的肌肉饱满、润，很少有乱纹，那一定性能力强。实际上，我在给前面那个网友做手诊的时候，根本没有见到人，就能通过照片看出他的性能力，这点是最为重要的。

当然，千万不要对号入座。之所以没公布各种情况的照片出来，就是不想让大家去对号入座，去看看你的老公、男朋友、同事，以免造成不愉快，伤男人的自尊心。能不能看出来，就看你的悟性了。学什么，都要有悟性，中医也一样。

可以告诉大家的是，这套观人的方法，也基本适用于女人。当然，会有一些细微的差别。所以，男女学了都有用。
从其他部位看性能力的种种说法
鼻子大=性能力强

鼻子大说明性能力强的说法由来已久，俗话说男人鼻子大其“胯下物”也会大。这种说法认为，在面相上看男性的鼻子比较像男人的生殖器，因此将两者联系起来。中国相学上鼻子又称作“土星”，土地滋养万物，是生殖功能的代表。因此，鼻子大，自然说明生殖器也“雄伟”，有强大的作战能力。网上还有人恶搞说，喜欢“庞然大物”的女性们，可以从男人鼻子上鉴别是否属于自己的“目标”。

汗毛盛=激素高

在现实生活中，如果一个男人被大家贴上“猛男”的标签，大家自然就会想到他身体高大、肌肉结实、汗毛旺盛。反之，走向另一个极端的男人则会被人称“娘”。确实，体毛多且有发达胸肌的男人，总会具有更多的男人味，容易引起女人的生理反应。

屁股翘=战斗力强

“如果看到屁股翘的男人，轻易不要放走他!”这不是一句玩笑话，不少女性相信臀部坚挺的男性具备更强大的战斗力和持久力，坚挺的臀部不只是视觉上的享受，更代表着“实战能力”，能给女性带来性福。相反，臀部无肉的小屁股男生可是有点吃亏了，因为女性可能趋向于认为他们在持续力与爆发力上都会略逊一筹。

门牙亮=能力旺

中国相学有种观点认为，“齿是野之余，牙齿大而白莹者，性能力强，一生成就亦大。”其中门牙更是代表着聪明及体力，牙健则体盛。有说法认为，门牙代表脑下垂体的部位，脑下垂体又掌管人类的内分泌系统，会间接或直接地影响到性荷尔蒙的分泌，所以门牙整洁光亮，身体也就健康，血气旺盛，床上的表现力也越佳。
耳朵大=肾气足

中医有观点认为，肾开窍于耳。耳质紧者，肾脏结实，腰脊的承受力较一般人强。因此，耳朵大小也自然和肾气、性能力联系起来了。有人提出男性的性能力可以看其耳朵，如果耳朵大且饱满、亮泽，那么就能断定他肾气足、能力强。另外还可以触摸男性耳朵，根据d性和紧致度来验证其体力和性能力。
专家回应
第二性征突出体现男性雄壮

男人肌肉发达、体毛旺盛、骨骼强壮，确实体现了男性的雄壮和阳刚之气，在一定程度上与性能力相关。动物在择偶期，常会炫耀外貌来显示能力，吸引雌性动物的眼光。其实人类也差不多，在择偶阶段那些强壮、阳刚的男性会引起女性注意，女性认为这样的男性生殖能力强，在传宗接代上有优势。雄性的第二性征表现为胡子、体毛、喉结、肌肉、骨骼发达，这些部分表现突出的男性，体现了他们体格健壮，身体各系统功能发达而强壮，当然也包括了生殖系统。因此第二性征突出的男性，可以说在性功能上有比较好的基础。

具体到屁股翘的男人是否持久力强这个问题，周少虎说在性医学上有一定证据。屁股上翘，说明盆骨肌肉群发达。盆骨肌肉群里有一种“PC肌”，也被称为“爱情肌肉”，它是围绕着生殖器走向而形成的，对男性勃起、抬举机能有一定影响。这种肌肉发达，自然对男性战斗力大有裨益。

鼻子、门牙说缺乏医学证据

至于鼻子、门牙、耳朵和男性功能联系起来的说法，周少虎认为缺乏现代循证医学的必然证据。

这些说法是民间通过长期的观察总结出来的经验之说，没经过更多严谨的验证，还不被性医学认可。但民间说法并非无中生有，有一定的道理。例如从中医的角度来说，性功能与男性阳气相连，阳气充足表现在外貌上就是脸色红润、印堂发亮、鼻梁挺直、耳郭充盈，从这一方面来看男性鼻子大且挺、耳朵饱满、亮泽就说明阳气充足。

但民间说法只是经验之谈，不是医学定律，可在茶余饭后做一个查考或笑谈，不能成为判断性能力的标准。有些人看起来很雄壮，是个猛男，但用起来却发现是银样镴q头。
性能力是多种因素综合的结果

既然说鼻子大、汗毛多、屁股翘、门牙亮、耳朵饱满结实的男性在性能力上有先天优势，那么那些小鼻子、小屁股、小耳朵的男人情何以堪

男性性功能是多种因素协同作用的结果，不能由某个部位的大小来决定。涉及的因素有：先天遗传、后天的内分泌、神经系统、血管运行、体内代谢、营养状况，另外和教育背景、性知识掌握、性经验等有关。所以，那些先天汗毛旺盛、肌肉发达、骨骼强壮的男性只是在性功能上有较好的本钱，但后天状况不好，一样也是中看不中用。

因此，小鼻子、小屁股、汗毛稀的男人完全不用觉得技不如人，就算在某些方面基础不是很好，但可以通过其他方面来弥补，如锻炼身体、勤习房中术，一样可以提升性能力。如前所述，男人性功能需要内分泌、神经、血管等多系统协调作战，又与性经验、性技巧有关。
7个绝密招!增强床上持久战斗力
男女都有可能在婚后的若干年内有一段时间性欲比较强，这时特别要注意适当的节制，照顾到对方。着力追求性生活次数的人，性生活不会有太高的质量，对于延缓性的衰老更是不利。

1、适当节欲

男女都有可能在婚后的若干年内有一段时间性欲比较强，这时特别要注意适当的节制，照顾到对方。着力追求性生活次数的人，性生活不会有太高的质量，对于延缓性的衰老更是不利。

2、“补阳不如健体”

要注意经常性的加强体力运动和注意营养。慢跑和步行是很适宜中年人的活动。要注意着重锻炼下半身，性机能兴衰的“要点”在腰、足。饮食应多食富含优质蛋白和富含维生素e及微量元素锌的食物，有条件者可每天坚持服用维生素e胶囊。有健康的体魄和良好的心境才可能保持良好的性机能。

3、“强精必先强心”

人进入中年以后，不要简单地将身体其它方面的一些小变化(如眼晴开始出现疲劳、上楼梯不如过去跑得快等等)与性的机能联系起来。要相信自己的性机能是正常的、强健的、富有生命力的。在精神上要立于不败之地。
4、不要把夫妻间的性爱活动单纯地看作只有性生活这种方式

夫妻之间非性交方式的性爱活动(性娱乐、性游戏)有助于增进双方的亲密感和依恋之情。狭义的看待性爱方式，特别是对性生活寄予太高的期望，容易导致太多地关注性生活次数、高质量性爱情况及双方感受，产生人为的不必要的心理压力，这样对延缓性衰老同样不利。夫妻间的依恋、温存、抚爱，同样是人的心理、生理所必需的。

5、抛弃不良的习惯

摒弃烟、酒等不良的嗜好或习惯，保持生活的规律性，保证每天有充分的睡眠。

6、追求年轻人的情绪，注意外表的年轻化

在专一不二爱妻子的前提下，要持有爱慕女性的心气。保持夫妻之间规律性的性生活，这样有助于体内性腺激的分泌，维护和保持性机能。

7、“心宽出少年”

性情要开朗，不为身边区区小事而烦恼。始终不渝地关注社会和事业，保持自已有益身心的业余爱好。多多地与同事和朋友、家庭成员加强思想沟通，善于运用幽默。负面情绪能加快“性衰老”，如精神抑郁会导致阳痿。

相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
相关分析的方法很多，初级的方法可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量，如完全相关，不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型，并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。

以下是每日广告曝光量和费用成本的数据，每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断，这两组数据间应该存在联系，但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在，也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系，并对这种关系进度度量。
1，图表相关分析（折线图及散点图）

第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理，简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。

为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势，我们使用双坐标轴折线图，其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据，次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现，费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同，从整体的大趋势来看，费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的最低点都出现在同一天。从细节来看，两组数据的短期趋势的变化也基本一致。
经过以上这些对比，我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系，但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂，如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。

比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响，只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前，我们将费用成本标识为X，也就是自变量，将广告曝光量标识为y，也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图，X轴是自变量费用成本数据，Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势，当费用成本的增加后，广告曝光量也随之增加。
折线图和散点图都清晰的表示了广告曝光量和费用成本两组数据间的相关关系，优点是对相关关系的展现清晰，缺点是无法对相关关系进行准确的度量，缺乏说服力。并且当数据超过两组时也无法完成各组数据间的相关分析。若要通过具体数字来度量两组或两组以上数据间的相关关系，需要使用第二种方法：协方差。

2，协方差及协方差矩阵

第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。以下是协方差的计算公式：
下面是广告曝光量和费用成本间协方差的计算过程和结果，经过计算，我们得到了一个很大的正值，因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算，可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。
协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x，y，z，的协方差矩阵计算公式。
协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。,

3，相关系数

第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关，-1表示两个变量完全负相关，0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。
其中rxy表示样本相关系数，Sxy表示样本协方差，Sx表示X的样本标准差，Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。由于是样本协方差和样本标准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy样本协方差计算公式：
Sx样本标准差计算公式：
Sy样本标准差计算公式：
下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x，y变量的协方差以及各自的标准差，并求得相关系数值为093。093大于0说明两个变量间正相关，同时093非常接近于1，说明两个变量间高度相关。
在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能，设置好x，y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到，广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。
相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量，并且带有方向性，1表示正相关，-1表示负相关，可以对变量关系的强弱进行度量，越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测，简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化，形成模型。要利用变量间的关系进行预测，需要使用到下一种相关分析方法，回归分析。,

4，一元回归及多元回归

第四种相关分析方法是回归分析。回归分析（regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归，两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作，第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量，因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的，因此将费用成本设置为自变量x，广告曝光量设置为因变量y。

以下是一元回归方程，其中y表示广告曝光量，x表示费用成本。b0为方程的截距，b1为斜率，同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值，知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。
这是b1的计算公式，我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。
以下是通过最小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果，经计算，b1的值为584。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。
以下是b0的计算公式，在已知b1和自变量与因变量均值的情况下，b0的值很容易计算。
将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数，取值584。
在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算，Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能，输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0（Intercept）的值36215和b1的值584。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异，因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。

这里还要单独说明下R Square的值087。这个值叫做判定系数，用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大，说明回归方程越有意义，自变量对因变量的解释度越高。
将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元，广告曝光量会增加37984次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法，就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图，然后选择添加趋势线，在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。
以上介绍的是两个变量的一元回归方法，如果有两个以上的变量使用Excel中的回归分析，选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。
5，信息熵及互信息

最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响最终效果的因素可能有很多，并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标，最终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市，用户的性别，年龄区间分布，以及是否第一次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。

度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据，只关注特征与状态的关系。
对于信息熵和互信息具体的计算过程请参考我前面的文章《 决策树分类和预测算法的原理及实现 》，这里直接给出每个特征的互信息值以及排名结果。经过计算城市与购买状态的相关性最高，所在城市为北京的用户购买率较高。
到此为止5种相关分析方法都已介绍完，每种方法各有特点。其中图表方法最为直观，相关系数方法可以看到变量间两两的相关性，回归方程可以对相关关系进行提炼，并生成模型用于预测，互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量。

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-009为没有相关性，03-弱，01-03为弱相关，03-05为中等相关，05-10为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。
样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如02，因为你样本量的增大造成了差异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。
一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-009为没有相关性，03-弱，01-03为弱相关，03-05为中等相关，05-10为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在spss里面会自动为你计算的。
样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如02，因为你样本量的增大造成了差异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。
一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

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