相干系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相干水平的量，一般用字母r暗示。因为研究对象的差别，相干系数有多种界说方式，较为常用的是皮尔逊相干系数。那么奈何理解正相干和负相干？
1、正相干是指两个变量变更偏向沟通，一个变量由大到小或由小到大转变时，另一个变量亦由大到小或由小到大转变。
2、负相干在回归与相干阐明中，因变量值随自变量值的增大（减小）而减小（增大）的征象。在这种环境下，暗示相干水平的相干系数为负值。
3、统计学中常用相干系数r来暗示两变量之间的相干关系。r的值介于-1与1之间，r为正时是正相干，反应当x增长(削减)时，y随之响应增长(削减)；呈正相干的两个变量之间的相干系数必然为正值，这个正值越大申明正相干的水平越高。当这个正值为1时就是完全正相干的景象，如点子排为一条直线，为完全正相干。正相干虽然意思明确，实在是个恍惚的观点，不行以量化，只是定性说法。假如有明确的关系，比方y=2x，这叫y与x成正比，假如只是大要上，x、y的转变偏向一样，比方x上升，y也上升或者x降落，y也降落，那么，这叫正相干。反之，x上升，y却降落，或者x降落，y却上升，就叫负相干了。
关于奈何理解正相干和负相干的内容就先容到这了。