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相关系数是表征两个随机变量之间统计关系强弱的统计量，在几乎所有科学与技术领域都获得了广泛应用．本文以二元高斯分布为基本模型，对文献中常见的5种相关系数的统计特性作相对全面的回顾与总结，并探讨了其适用的场合．具体结论如下：（1）当样本满足二元高斯分布时，皮尔逊积距相关系数是最佳选择；（2）当样本中存在轻微的单调非线性畸变时，序统计量相关系数比较适用；（3）当样本中存在严重的单调非线性畸变时，斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择；（4）当只有一路信号中存在单调非线性畸变时，基尼相关是最佳选择；