樣本相關係數用公式Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y)求得。在統計學中，皮爾遜積矩相關係數用於度量兩個變數X和Y之間的相關（線性相關），其值介於-1與1之間。
樣本是藉助於特殊方法抽出而組成總體的一部分。樣本的主要特點是：它代表總體；它的容量小於總體容量。樣本相關係數是指樣本中變數之間的線性相關程度。樣本相關係數準確性與很多因素都有關，如抽樣方法，樣本的容量。
樣本相關係數用公式Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y)求得。在統計學中，皮爾遜積矩相關係數用於度量兩個變數X和Y之間的相關（線性相關），其值介於-1與1之間。
樣本是藉助於特殊方法抽出而組成總體的一部分。樣本的主要特點是：它代表總體；它的容量小於總體容量。樣本相關係數是指樣本中變數之間的線性相關程度。樣本相關係數準確性與很多因素都有關，如抽樣方法，樣本的容量。
有時候我們在使用matlab的時候，想求相關係數，怎麼求呢，下面來分享一下方法
第一步我們首先需要知道matlab中求相關係數用到的是corrcoef函式，在命令列視窗中輸入“helpcorrcoef”，可以看到corrcoef函式用法，：
第二步在命令列視窗中輸入a=[1367816]，b=[24791519]，建立兩個矩陣，求兩個矩陣的相關係數，：
第三步輸入corrcoef(a,b)，按回車鍵，可以看到兩個矩陣的相關係數是0.9454，呈高度相關，：
第四步輸入corrcoef(a)，可以求a矩陣的相關係數，如果a矩陣是個多維矩陣，可以透過corrcoef(a(:,1),a(:,2))求每一列的相關係數，：
第五步按回車鍵之後，可以a矩陣自身的相關係數為1，這裡需要注意的是相關係數0.00-±0.3是微相關，±0.30-±0.50是實相關，±0.50-±0.80是顯著相關，±0.80-±1.00是高度相關，：
x與y的相關係數可以透過公式Cov(X,Y)/根號（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)為X與Y的協方差，Var[X]為X的方差，Var[Y]為Y的方差。
x與y的相關係數：
1、當相關係數為0時，X和Y兩變數無關係。
2、當X的值增大（減小），Y值增大（減小），兩個變數為正相關，相關係數在0.00與1.00之間。
3、當X的值增大（減小），Y值減小（增大），兩個變數為負相關，相關係數在-1.00與0.00之間。
相關係數的絕對值越大，相關性越強，相關係數越接近於1或-1，相關度越強，相關係數越接近於0，相關度越弱。