此外，还计算了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，分别为0.624和0.619。这是否表明线性关系？

不，不一定。您可以构建具有 0.6 的数据集，但相关性是强烈非线性的，或接近线性/单调但具有反尾相关性（一个的高极值对应于另一个的低极值，反之亦然）。

您可以显示经验 copula：您对 X 的值进行排序（并除以值的数量），对 Y 的值进行排序（并除以值的数量）。然后，您可以绘制一个“归一化”散点图或这种均匀边缘的双变量分布的估计密度。完美的正相关（单调关系）由对角线表示$[0,1]^2$. 对于一些 python 代码和经验 copulas 插图，你可以看看那里。