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  • python求相关系数矩阵,协方差矩阵

    千次阅读 2021-04-03 06:14:41
    定义:设(X1,X2,X3,···,Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数\(p_{ij}(i=1,2,···,n)\)存在,则以\(p_{ij}\...在python中,可以利用pandas的corr获取相关系数矩阵,代码如下: a = np.arange(1,10).resha...

    定义:设(X1,X2,X3,···,Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数\(p_{ij}(i=1,2,···,n)\)存在,则以\(p_{ij}\)为元素的n阶矩阵称为该维随机变量的相关矩阵.记作R,即

    性质:相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。

    在python中,可以利用pandas的corr获取相关系数矩阵,代码如下:

    a = np.arange(1,10).reshape(3,3)
        data = DataFrame(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","three"])
        print(data)
        '''
           one  two  three
        a    1    2      3
        b    4    5      6
        c    7    8      9
        '''
        #计算第一列和第二列的相关系数
        print(data.one.corr(data.two))
        #1.0
        #返回一个相关系数矩阵
        print(data.corr())
        '''
               one  two  three
        one    1.0  1.0    1.0
        two    1.0  1.0    1.0
        three  1.0  1.0    1.0
        '''
        #计算第一列和第二列的协方差
        print(data.one.cov(data.two))
        #9.0
        #返回一个协方差矩阵
        print(data.cov())
        '''
               one  two  three
        one    9.0  9.0    9.0
        two    9.0  9.0    9.0
        three  9.0  9.0    9.0
        '''
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  • 使用相关矩阵对数据进行聚类是一个合理的想法,但必须首先预先处理相关性.首先,numpy.corrcoef返回的相关矩阵受到机器算术错误的影响:>它并不总是对称的.>对角线术语并不总是正好1这些可以通过使用转置取平均...

    使用相关矩阵对数据进行聚类是一个合理的想法,但必须首先预先处理相关性.首先,numpy.corrcoef返回的相关矩阵受到机器算术错误的影响:

    >它并不总是对称的.

    >对角线术语并不总是正好1

    这些可以通过使用转置取平均值来固定,并用1填充对角线:

    import numpy as np

    data = np.random.randint(0, 10, size=(20, 10)) # 20 variables with 10 observations each

    corr = np.corrcoef(data) # 20 by 20 correlation matrix

    corr = (corr + corr.T)/2 # made symmetric

    np.fill_diagonal(corr, 1) # put 1 on the diagonal

    其次,任何聚类方法的输入,例如链接,都需要测量对象的不相似性.相关性测量相似性.因此需要以一种方式对其进行转换,使得0相关被映射到大数,而1相关被映射到0.

    This blog post讨论了这种数据转换的几种方法,并推荐不相似度= 1 – abs(相关性).这个想法是强烈的负相关也表明对象是相关的,就像正相关一样.以下是示例的延续:

    from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster

    from scipy.spatial.distance import squareform

    dissimilarity = 1 - np.abs(corr)

    hierarchy = linkage(squareform(dissimilarity), method='average')

    labels = fcluster(hierarchy, 0.5, criterion='distance')

    请注意,我们不将全距离矩阵馈入链接,它需要先用方形压缩.

    要使用哪些精确的聚类方法以及阈值取决于问题的上下文,没有通用规则.通常,0.5是用于相关的合理阈值,所以我这样做了.随着我的20组随机数,我最终得到了7个簇:在标签中编码为

    [7, 7, 7, 1, 4, 4, 2, 7, 5, 7, 2, 5, 6, 3, 6, 1, 5, 1, 4, 2]

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  • python散点图及相关系数矩阵计算# -*- coding:utf-8 -*-# __author__ = "LQ"import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport scipy.stats as stats#自定义方法调用,上一篇有该方法from DataAnalysis....

    python散点图及相关系数矩阵计算

    # -*- coding:utf-8 -*-

    # __author__ = "LQ"

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    import scipy.stats as stats

    #自定义方法调用,上一篇有该方法

    from DataAnalysis.TeachingModel.dbc import dbcConnect

    def main(sql):

    df = dbcConnect.selectDf(sql)

    print(df)

    # pearson相关系数矩阵

    corr = df.corr()

    print(corr)

    #计算某一个元素相关

    print(df.corr()[u'avg_getscore'])

    # 输出结果第一个值为pearsonr相关系数,

    # 第二个为p-value,所以这里Guba列和Value值是显著相关的

    pearsonr = stats.pearsonr(df['avg_total_afterrequire_num'], df['avg_getscore'])

    print(pearsonr)

    # 散点图矩阵

    pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(8, 8),

    c='k',

    marker='+',

    diagonal='hist',

    alpha=0.8,

    range_padding=0.1)

    plt.show()

    if __name__ == '__main__':

    sql = '''SELECT

    avg_total_afterrequire_num,

    avg_total_beforerequire_num,

    avg_total_homework_num,

    avg_actual_homework_num,

    avg_total_exam_num,

    avg_actual_exam_num,

    avg_evaluate_num,

    avg_question_answer_num,

    avg_note_num,

    avg_error_num,

    avg_login_log_num,

    avg_question_times,

    avg_getscore

    FROM

    t_study_behavior_class

    WHERE

    avg_getscore > 0

    AND avg_getscore < 100'''

    main(sql)

    自定义方法dbcConnect

    在下面博客中

    https://blog.csdn.net/qq_30868737/article/details/103995174

    展开全文
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    【单选题】利率互换交易的现金流错配风险是指( )

    【多选题】石墨可以用来制作铅笔芯,是利用了其 ( )性质.

    【单选题】互换的标的可以来源于( )市场

    【单选题】使用可视化扩展库matplotlib的模块pyplot中的scatter()函数绘制散点图时,下面哪个参数可以用来设置散点符号的大小?

    【判断题】图例往往位于图形绘制结果的一角或一侧,也可以根据图形的特点来设置位置以及背景色等其他样式,主要用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明,对于理解图形有重要的作用。

    【单选题】假设标的资产为不付红利股票,骑当千市场价为50元,波动率为每年40%,无风险连续福利年利率为10%,该股票5个月气的美式看跌期权协议价格为50元,用倒推法求该期权的价值( )

    【多选题】下列有关期权交易的说法正确的是

    【单选题】在其他条件保持不变的情况下,当期权的期限增加时,下列哪种说法是错误的

    【多选题】下列有关风险中性原理的说法,正确的是

    【单选题】远期合约的多头是

    【填空题】广义上的语法包括_______和__________。

    【单选题】投资者构造空头飞鹰式期权组合如下,卖出 1 份行权价为 2500 点的看涨期权,收入权利金 160 点。买入两个行权价分别为 2600 和 2700 点的看涨期权,付出权利金 90 点 40点。再卖出一个行权价 2800 的看涨期权,权利金为 20 点。则该组合的最大收益为

    【判断题】多项选择题是阅读测试最为常用的一种题型,具有情境性与真实性,其测试意图明确具体,避免考生答非所问 。

    【单选题】假设某距离到期日还有4个月的股票期权买权按照公历日计算的theta值为3.65美元,这意味着

    【多选题】人工合成香料的原料多为( )。

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    【判断题】考查英语语法的题型有多种,其中识别错误的主要特

    展开全文
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    千次阅读 2021-04-21 15:24:46
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  • 计算二维矩阵相关系数

    千次阅读 2021-04-21 09:04:01
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  • numpy之相关矩阵求解

    千次阅读 2021-01-28 22:27:48
    '''协方差、相关矩阵相关系数----评估两组样本相似度协方差:通过两组统计数据计算而得到的协方差可以评估这两组统计数据的相似程度,值为正,则正相关,值为负,则负相关,绝对值越大则相关性越强相关系数:协方差...
  • 用numpy计算Pearson相关系数

    千次阅读 2021-03-17 11:11:58
    Pearson相关系数,有些地址直接就说是 correlation coefficient,是用来判断两个变量线性相关程度的一个统计...numpy.corrcoef函数,对应pearson相关系数的计算,计算结果也是一个对称矩阵。>>> ab = np.r...
  • 还可以计算:D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77 D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93 X,Y的相关系数: r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0....
  • 相关系数图可视化

    千次阅读 2021-04-22 14:21:48
    相关系数图junjun2016年4月6日参考:刘顺祥作品虽然cor()函数可以非常方便快捷的计算出连续变量之间的相关系数,但当变量非常多时,返回的相关系数一定时读者看的眼花缭乱。下面就以R自带的mtcars数据集为例,讲讲...
  • import tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport pickleimport tqdm%matplotlib inlineplt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 15.0) # set default size of plots#plt.rcParams['...
  • 本文主要参考概率论与数理统计的教科书,整理了协方差、样本协方差、协方差矩阵相关系数的概念解释和代码。 协方差(covariance) 协方差的概念来自概率论,实际应用中的样本协方差则与统计学概念有关。 协方差...
  • 已知协方差矩阵相关矩阵

    千次阅读 2021-04-20 14:00:13
    matlab中已知协方差矩阵怎样算... R就是相关系数矩阵,C为协方差矩阵。 >> a=rand(5,5) a = 0.9501 0.7621 0.6154 0.4057 0.0579 0.2311 0.4565 0.7919 0.9355 0.3529 0.6068 0.0185 0.9218 0.9169 0.8132 0.4...
  •  1.利用安装在服务器上jupyter notebook中的R核来...导入要使用的基因和细胞关系矩阵,我这里使用的是.csv文件,所以使用read.csv()函数进行读取。  3.因为R中的Peason相关性是针对列与列之间的关系,所以选取需要
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  • eviews求相关系数

    2021-12-09 17:04:31
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  • MATLAB如何使用corrcoef函数计算样本数据的相关系数【语法说明】R=...假设协方差矩阵为C,相关系数矩阵为R,则相关系数可由协方差算得:R=corrcoef(X,Y):相当于R=corrcoef([x(:) y(:)])。X和Y分别作为一个随机变量...

空空如也

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相关系数矩阵

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