負相關

對於兩個變量之間的關係，有函數關係和相關關係兩種，其中函數關係是一種確定性關係，相關關係是一種非確定性關係。

函數是研究兩個變量之間的依存關係的一種數量形式。對於兩個變量，如果當一個變量的取值一定時，另一個變量的取值被惟一確定，則這兩個變量之間的關係就是一個函數關係。對於一個變量，可以控制其數量大小的變量稱為可控變量，否則稱為隨機變量。自變量取值一定時，因變量的取值帶有一定隨機性的兩個變量之間的關係，叫做相關關係。相關關係中的兩個變量有兩種類型，一類是一個為可控變量，另一個為隨機變量，另一類為兩個都是隨機變量。

相關關係與函數關係的異同點:

相同點：兩者均是指兩個變量的關係。

不同點：1.函數關係是一種確定的關係，如勻速直線運動中的時間t與路程s的關係；2.相關關係是一種非確定的關係，如一塊農田的水稻產量與施肥量之間的關係。

在平面直角座標系中，表示具有相關關係的兩個變量的一組數據圖形，稱為散點圖。散點圖能直觀反映兩個相關變量之間的大致變化趨勢，利用計算機作散點圖是簡單可行的辦法 ^[1]  。

正相關（Positive correlation），是指兩個變量變動方向相同，一個變量由大到小或由小到大變化時，另一個變量亦由大到小或由小到大變化。即其數據曲線的切線斜率始終大於零。如身高與體重，身高越長，體重就越重。也就是説，在正相關的情況下，一個變量隨着另一個變量的變化而發生相同方向的變化（兩個變量同時變大或變小）。其中，引起變化的量叫做自變量（即自己發生變化的量），另一個變量叫做因變量（即跟着自變量變化的量）。 負相關（Negative correlation），是指兩個變量變動方向相反，一個變量由大到小或由小到大變化時，另一個變量反而有小到大或由大到小變化。即其數據曲線的切線斜率始終小於零。也就是説，在負相關的情況下，一個變量隨着另一個變量的變化而發生相反方向的變化。統計學中常用相關係數r來表示兩變量之間的相關關係。r的值介於-1與1之間,r為正時是正相關，反映當x增加(減少)時,y隨之相應增加(減少)；呈正相關的兩個變量之間的相關係數一定為正值，這個正值越大説明正相關的程度越高。當這個正值為1時就是完全正相關。r的絕對值越大，表示變量之間的相關程度越高，r為負數時，表示一個變量的增加可能引起另一個變量的減少，此時，叫做負相關 ^[2-3]  。

1.亞洲地區天亮太陽昇起，美洲地區天黑太陽下降，兩洲之間時差變化相反 ，氣候成對立關係。

2.磁場異類相斥的原理。

3.高原含氧量與海拔高度。

表1是某小賣部6天賣出的熱茶杯數與當天天氣温度的對比表，將表中的數據畫成散點圖，從散點圖發現温度與熱茶杯數近似成什麼關係。

解：根據表1匯制散點圖，如圖1所示。

從散點圖1中發現温度與熱茶杯數近似成負相關。