1. 皮尔森系数
两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX, σY)。
公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为0（分母不能为0），
也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化，用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的
皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，
是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。
r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。
简单的相关系数的分类
0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
1、 积差相关系数适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形，积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。
2、 样本中存在的极端值对Pearson积差相关系数的影响极大，因此要慎重考虑和处理，必要时可以对其进行剔出，
或者加以变量变换，以避免因为一两个数值导致出现错误的结论。
3、 Pearson积差相关系数要求相应的变量呈双变量正态分布，
注意双变量正态分布并非简单的要求x变量和y变量各自服从正态分布，而是要求服从一个联合的双变量正态分布。
以上几条要求中，前两者的要求最严，第三条比较宽松，违反时系数的结果也是比较稳健的。
2. spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数）
