番外：相关性

如果您熟悉统计学，一定听说过 Pearson 相关系数。它用于评估两个变量（记为 \(X\) 和 $Y$）之间的线性依赖关系。该系数的取值范围为 -1 到 1。若接近 1，表示存在较强的正相关：当 \(X\) 较大时，\(Y\) 也往往较大。若接近 -1，表示存在较强的负相关：当 \(X\) 较大时，\(Y\) 往往较小。若两个变量的 Pearson 相关系数为 0，则它们可能相互独立：\(X\) 与 \(Y\) 之间不存在线性关联。

您可以使用 cor() 函数计算两个向量之间的相关性。例如，下面的代码计算虚构数据框 size 的 height 与 width 两列之间的相关性：

cor(size$height, size$width)

上一练习中使用的数据 international.sav 仍保存在您的工作目录中。现在请您将其导入，并进行正确的计算来回答下面的问题：

"数值变量 gdp 与 f_illit（女性文盲率）之间的相关系数是多少？"