一组高度相关的变量

是指在统计学和数据分析中，一组变量之间存在着密切的关联关系。这意味着当其中一个变量发生变化时，其他变量也会相应地发生变化。

这种相关性可以通过相关系数来衡量，常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数适用于连续变量，而斯皮尔曼相关系数适用于有序变量或者非线性关系。

一组高度相关的变量在数据分析和机器学习中具有重要意义，因为它们可以提供有关变量之间关系的信息。通过分析这些变量之间的关联性，可以发现隐藏的模式、趋势和规律，从而为决策和预测提供依据。

应用场景：

1. 金融领域：在股票市场中，不同股票之间的价格变动通常是高度相关的，可以通过分析这些相关性来进行投资组合优化和风险管理。
2. 市场营销：市场营销活动中的各种指标，如广告投入、销售额、市场份额等，往往是高度相关的。通过分析这些相关性，可以确定最有效的市场策略。
3. 医学研究：在医学研究中，不同的生物指标和疾病之间往往存在着高度相关性。通过分析这些相关性，可以发现疾病的风险因素和潜在的治疗方法。

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