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
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第1个回答 2018-07-31
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。追问
如果两变量是严格的二次函数关系，他们相关系数该是多少呢？
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