皮尔逊积矩系数（皮尔逊参数）衡量变量之间的线性相关性。因此，当您怀疑的相关性是线性的时，它是合适的，可以用图表进行目视检查。

Kendall Tau 系数（kendall 参数）和 Spearman 相关系数（spearman 参数）是度量等级相关性。所以两个变量之间的相关性不需要是线性的。spearman 方法基本上是 pearson 方法，但应用于值的排名（值的排名由值排序后的位置给出）。kendal 方法基本上是作为一种统计量，以有序对的附加数量与对的总数之间的比率的形式构建。对于 kendal 方法，由于它是作为统计量构建的，因此可以在假设检验的框架中构建也使用它，具有所有好处（称为 tau 检验）。

所有这些方法都是用来推断随机变量之间依赖关系的工具。在 Wikipedia 专用页面上查看更多关于相关性和依赖性的信息