person相关系数的缺点

人相关系数（Pearson correlation coefficient）是用来衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。虽然人相关系数在许多情况下是一种有用的工具，但它也有一些缺点需要注意。

1. 仅适用于线性关系：人相关系数只能测量线性关系的强度和方向，对于非线性关系无法有效地衡量。如果变量之间存在复杂的非线性关系，人相关系数可能会给出错误的结果。

2. 受极端值影响：人相关系数对于极端值（outliers）非常敏感，即使只有少数几个极端值，也可能导致相关系数产生较大的偏差。这意味着在存在极端值的数据集中，人相关系数可能无法准确地反映变量之间的真实关系。

3. 不能确定因果关系：人相关系数只能测量变量之间的相关性，不能确定因果关系。即使两个变量之间存在高度相关性，也不能推断其中一个变量是导致另一个变量发生变化的原因。

4. 对数据分布要求严格：人相关系数假设数据是正态分布的，并且要求两个变量都是连续型的。如果数据不符合这些假设，人相关系数的结果可能不可靠。

5. 只能测量线性关系的强度：人相关系数可以衡量两个变量之间线性关系的强度，但无法确定其他类型的关系，如曲线关系、多项式关系等。

综上所述，人相关系数在某些情况下可能不适用或提供不准确的结果。因此，在使用人相关系数时，需要谨慎考虑其局限性并结合其他统计方法和领域知识进行综合分析。