1、線性相關系數也叫Pearson相關系數，主要衡量兩個變量線性相關的程度。r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))相關系數是用協方差除以兩個隨機變量的標準差。相關系數的大小在-1和1之間變化。再也不會出現因為計量單位變化，而數值暴漲的情況了。線性相關系數必須建立在因變量與自變量是線性的關系基礎上，否則線性相關系數是無意義的。
2、連續與離散變量之間的相關性，連續變量離散化將連續變量離散化，然後，使用離散與離散變量相關性分析的方法來分析相關性。使用畫箱形圖的方法，看離散變量取不同值，連續變量的均值與方差及取值分布情況。
3、相關分析相當於先檢驗壹下眾多的自變量和因變量之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關系數沒有回歸分析的準確。如果相關分析時各自變量跟因變量之間沒有相關性，就沒有必要再做回歸分析；如果有壹定的相關性了，然後再通過回歸分析進壹步驗證他們之間的準確關系。同時相關分析還有壹個目的，可以查看壹下自變量之間的***線性程度如何，如果自變量間的相關性非常大，可能表示存在***線性。