计算两组数据的相关性的方法有很多，比如用R语言可以这样算：

c1 <- c(1,2,3)

c2 <- c(2,3,5)

cor(c1,c2)

可以得到两组数据的相关性系数为0.9819805

算相关性的P值用：

cor.test(c1,c2)

得到：

t = 5.1962, df = 1, p-value = 0.121

P值大于0.05，说明相关性不显著

因为对R语言不熟，又需要批量计算，所以就用Perl语言来还原R中的这一过程，发现却不是那么一蹴而就的。

Perl语言中计算correlation的模块可以找到，比如Math::GSL::Statistics模块的gsl_stats_correlation()函数，或者Statistics::Basic中的correlation()函数。但是却没有一个叫做correlation_test的函数或者correlation_pvalue的函数。因此需要手动计算。

首先根据相关性系数r 计算 t值

t=r/sqrt[(1-r2)/(N-2)]

其中N为元素个数

然后利用PDL::GSL::CDF模块中t 检验的概率密度分布函数gsl_cdf_tdist_P，计算2尾测验的P值，用公式：

p_2tail = 2 * (1 - gsl_cdf_tdist_P( abs(t), N-2 ));

这里N-2为自由度，t值要取绝对值。

虽然这看起来很简单，2个Perl模块，2个公式，不过对于不擅长统计学的人来说，找起来确实费一番功夫。而且这只是计算概率的Pearson方法，R语言还支持另外两种计算概率的方法: Kendall和Spearman。

参考资料：

http://stackoverflow.com/questions/919031/how-do-i-get-t-statistics-and-p-values-of-correlations-in-perl

p-Value Calculator for Correlation Coefficients：http://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=44

http://search.cpan.org/~etj/PDL-Stats-0.73/GENERATED/PDL/Stats/Basic.pm#t_corr