本文介绍了数学建模中两种重要的相关系数——皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。在使用这两种系数前，需进行假设检验。皮尔逊相关系数通过统计常量和散点图来确定相关性，而斯皮尔曼相关系数则适用于不同的样本量情况。文章详细阐述了检验过程和操作步骤，并提到了正态分布检验的重要性。
A皮尔逊相关系数
B斯皮尔曼相关系数
//以上两个相关系数使用前到要进行假设检验
A皮尔逊相关系数:
函数部分：
R = corrcoef(A)
返回
A
的相关系数的矩阵，其中
A
的列表示随机变量（指标），行表示观测值（样本）。
R = corrcoef(A,B)
返回两个随机变量
A
和
B
（两个向量）之间的系数。
我们要计算体测的六个指标之间的相关系数，只需要使用下面这个语句：
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