当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。
r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。
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。相关系数是按积差方法计算，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。
需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
如何用EXCEL制作,并计算线性相关系数和散点图
1.首先，在单元格里输入要回归的数据
2.选择“插入”――散点图，选择自己想要的散点图
3.做散点图，在点上右击，添加趋势线
4.进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距
5.成果展示图
1、7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据。利用Excel 1) 绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 2) 计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 3) 进行回归分析。 2、随机抽... 1、7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据。利用Excel 1) 绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。2) 计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。3) 进行回归分析。2、随机抽取的10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行了调查。利用Excel 1) 绘制散点图，说明二者之间的关系形态。2) 用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，求出估计的回归方程，并解释回归系数的意义。3) 如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。3、20个城市写字楼出租率和每平方米月租金的数据。 设月租金为自变量，出租率为因变量，用Excel进行回归，并对结果进行解释和分析。
