相关系数为1表明存在线性关系，如果相关系数介于0与1之间，那是什么关系，如果为零，是什么关系?
相关系数是一个介于-1到+1之间(包括+-1)的数,r=1表明两变量完全正相关,r=-1表明完全负相关,0表示两个变量之间没有任何相关性,在x-y散点图上表示为类似白噪声的分布,均匀的布满整个坐标平面
通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系。
若X和Y不相关，
，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系；若
，则X和Y不相关。
若X和Y独立，则必有
，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系，如
，X和Y不独立。因此，“不相关”是一个比“独立”要弱的概念。
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1、相关系数大于零，则表示两个变量正相关，且相关系数越大，正相关性越高；
2、相关系数小于零，则表示两个变量负相关，且相关系数越小，负相关性越高；
X 和Y 完全相关的含义是在概率为1的意义下存在线性关系，于是
是一个可以表征X 和Y 之间线性关系紧密程度的量。当
较大时，通常说X 和Y相关程度较好；当
较小时，通常说X 和Y相关程度较差；当X和Y不相关，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系。
参考资料来源：百度百科-相关系数
在回归方程中，如果相关系数为1，说明是严格的线性关系，而相关系数为0，说明严格不存在相关系数。
在日常实践中，经常遇到的是在0和1之间，说明两者存在一定的相关关系，可以认为两者之间存在近似的线性关系。可以按照数理统计的定理，相关系数在某一范围内，可以认为数据存在线性关系是可以被认可的，否则就是不认可的。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
扩展资料：
按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。
特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
参考资料来源：百度百科--相关系数
在回归方程中，如果相关系数为1，说明是严格的线性关系，而相关系数为0，说明严格不存在相关系数。在日常实践中，经常遇到的是在0和1之间，说明两者存在一定的相关关系，可以认为两者之间存在近似的线性关系。可以按照数理统计的定理，相关系数在某一范围内，可以认为数据存在线性关系是可以被认可的，否则就是不认可的。
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