1、然后打开数据内容所有表格，制做本画图方法的提取数据是需要满足的条件两组或两组左右吧的那些数据，而将提出中输入两项的pearson相关系数
2、选择“辅助工具”-“统计分析”-“描述统计”后，再次出现属性设置框，排列中,选择
然后输入一片区域:中,选择那些数据范围内，尽量是需要行最简形矩阵起码两组什么数据。如果有什么数据字样，注意同时选项卡下方“字样中部第一行”；
分组情况传递命令输入那个区域中的什么数据是按行那就按列考虑到，请依据原数据文件格式选择类型；输出范围内也可以选择本表、新工作不表组又或者是新工作簿；
3、直接点击“可以确定”即可看见了化合的报表数据。
皮尔逊相关系数的优缺点是。也能直观的猜出三个中间变量之间的相关关系，这是定量方法的基础基础，这样的的话可以不筛选出很多不相关的因子，为后期3d建模就是回归分析对提供了根据，促进汉字拆分模型。
对皮尔森pearson相关系数的通俗点回答
这对方差，这个可以通俗的解释的表述为：两个两个变量在变化方程式中是同另一个方向转变？还是反那个方向波动？同向或方向相反境界如何？
你变大，而我也变大，说明六个变量定义是同向改变的，此时概率密度是正的。
你变大，而我变小，只能证明四个中间变量是反向移动改变的，这时协方差矩阵那是负的。
从数值来看，协方差的具体数值越大，四个变量同向层次也就越大。会大大降低。
phi拟合度”是准确测量两个3元两个变量互相间相关程度的工具，由卡尔·皮尔森所发明。
日文名字
phi拟合度
安娜·阿森西奥
phicoefficient
phi拟合度”（我的英语：phicoefficient）（符号可以表示为：或）是测量两个二元变量定义（外语：sequenceparameterordichotomousfunctions）互相相关关系的其它工具，由卡尔·皮尔森所先发明（他也发明了与phi相关系数有关系密切的皮尔森卡方检定合格[外语：pearson#39schi-squaredtest。
好象所称的卡方周期检定，若吴长老指不同种类，即指此]，这些测量六个发动两个变量互相相关程度的怀尔德积差拟合度[我的英语：pearson#39马拉松sr：就像所称的相关系数，若吴长老指其种类，即指此]）。
