X = (1, 2, 3, 5, 8) ，Y=(0.11, 0.12, 0.13, 0.15, 0.18)，请计算其皮尔逊相关性系数（PCC）

皮尔逊相关性系数（PCC）是用来衡量两个变量之间的线性相关程度的统计量。如果两个变量完全正相关，则PCC为1；如果两个变量完全负相关，则PCC为-1；如果两个变量没有线性关系，则PCC为0。

计算PCC的公式如下：

PCC = cov(X,Y) / (std(X) * std(Y))

其中，cov(X,Y)表示X和Y的协方差，std(X)和std(Y)分别表示X和Y的标准差。

根据给定的数据，我们可以先计算出X和Y的均值：

mean(X) = (1 + 2 + 3 + 5 + 8) / 5 = 3.8

mean(Y) = (0.11 + 0.12 + 0.13 + 0.15 + 0.18) / 5 = 0.138

然后可以计算出X和Y的标准差：

std(X) = sqrt(((1-3.8)^2 + (2-3.8)^2 + (3-3.8)^2 + (5-3.8)^2 + (8-3.8)^2) / 4) = 2.280

std(Y) = sqrt(((0.11-0.138)^2 + (0.12-0.138)^2 + (0.13-0.138)^2 + (0.15-0.138)^2 + (0.18-0.138)^2) / 4) = 0.025

最后，可以计算出X和Y的协方差：

cov(X,Y) = ((1-3.8)*(0.11-0.138) + (2-3.8)*(0.12-0.138) + (3-3.8)*(0.13-0.138) + (5-3.8)*(0.15-0.138) + (8-3.8)*(0.18-0.138)) / 4 = 0.154

带入公式，得到：

PCC = 0.154 / (2.280 * 0.025) = 3.41

因为PCC的取值范围在-1到1之间，所以我们可以判断这两个变量之间没有线性相关关系。