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  • 做的是现金股利影响因素的 研究 做了偏相关分析 但是看不懂图啊啊这个跟普通的相关分析表格解读方法类似。。无非是前面有没有控制变量,有控制变量的,就是当把控制变量控制,或者说的直白点,就是当把这个变量的...

    做的是现金股利影响因素的 研究 做了偏相关分析 但是看不懂图啊啊

    这个跟普通的相关分析表格解读方法类似。。无非是前面有没有控制变量,有控制变量的,就是当把控制变量控制,或者说的直白点,就是当把这个变量的变化影响剔除后.

    下面我要进行偏相关分析了,那么我要怎么进行偏相关分析呢???

    进行偏相关分析的变量必须是正态分布,各因素之间应该有关联。如果不满足上述条件应该进行转换。在spss的analyze-correlate-partial correlations打开,将两个或两个以.

    相关分析与偏相关分析的差异说明:1. 实验变量直接相关性特别大e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333337616464,比如A ,B, C和 D四个变量,B与C,D之间的相关和A与.

    浓度即为因变量,后面的地点,天气状况,风力,检测时间,温度,适湿度,为变量。那么做偏相关分析,需要控制一个变量,比如说,控制地点,来测定天气状况和风力.

    作为控制变量,然后对A和B进行偏相关分析。提问:(1)这样的方式是否可。

    偏相关分析文献非常多你这个涉及到重复测量,应该考虑重复测量资料分析方法,或者其他嵌套性数据的处理方法

    这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制. 如果完全不符合的话 那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态 还是可以用.

    当然可以,把要控制的变量选人协方差框,其他步骤同相关分析

    比如我对两组的变量分别作偏关分析,然后对这两组做典型相关分析,发现得。

    抱歉,刚看到你的求助。结论不一致很正常啊,因为两种分析方法侧重点不同。偏相关分析是控制其他变量,测量两个变量之间的相关性,而典型相关分析是先通过线性组.

    matlab偏最小二乘分析(2009-11-20 16:43:07)转载▼标签:杂谈单因变量function y=pls(pz)[row,col]=size(pz);aver=mean(pz);stdcov=std(pz); %求均值和标准差rr=corrcoef(.

    多个变量进行分析,用偏相关分析结果显示是正相关,用双变量分析出来的结。

    偏相关和简单双变量相关结果符号相反是正常的,回归分析结果也是如此,因为偏相关和回归分析涉及多个变量,而多个变量的分析暗含着控制其他变量之后再分析特定变.

    想分析热效率与其12种影响因素的相关性,因变量应该是热效率,控制变量应.

    你好!进行偏相关分析的变量必须是正态分布,各因素之间应该有关联。如果不满足上述条件应该进行转换。在spss的analyze-correlate-partial correlations打开,将两个或.

    书中最多只看到控制2个变量,希望得到回复

    “偏相关”过程计算偏相关系数,该系数在控制一个或多个附加变量的效应的同时描述 两个变量之间的线性关系。相关是对线性相关性的测量。两个变量可以完全相关,但.

    请仔细点说明一下原因和其中的关键概念,万分感谢。另外,逐步回归分析中。

    偏相关也叫净相关,其原理是控制(实质是将无关变量与研究关注的变量的相关减去)某一些你不关注但是有可能对你的研究变量有影响的无关变量的影响,来探讨你的研.

    偏相关是在有其他变量影响下,将其他变量的影响剔除出去,单纯的求两个变量的关系,可以说这个才是两个变量之间的真正相关性线性与非线性的区别是,线性的话 可以.

    y和X1无相关,但是与X2、X3、X4.相关,在偏相关中排除X2、X3、X4后,.

    自变量很多的话先进行主成分分析,筛选自变量,再建立回归模型。

    偏相关系数的计算可以有下面的三种方法(详细的计算方法见参考文章)1 根据上面的说法,从线性回归的角度计算变量间的偏相关系数,但是这样做很麻烦。2 迭代法,.

    朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下:1、单击analyze——correlate——bivariate.,则弹出相关分析bivariate correlations对话框2、把左边.

    研究在多变量的情况下,当控制其他变量影响后,两个变量间的直线相关程度。又称净相关或部分相关。例如,偏相关系数 r13.2表示控制变量x2的影响之后,变量 x1和变.

    我们算回归时,要建立数学模型!无论直线或曲线,都要求系数。而这系数就要求合理。最小二乘法就是求偏相关系数并保证其偏差平方和最小。

    是的。显著性0.141>0.05,相关性系数不显著,无统计学意义,也可以说是不相关。

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  • 偏相关分析在matlab上的实现

    千次阅读 2020-12-19 14:38:20
    偏相关分析(Partial correlation analysis),简单地说,是在消除其他变量C影响的条件下,计算A、B两变量之间的相关系数。 案列 数据如下,计算在消除其变量C影响的条件下,计算A、B两变量之间的相关系数。 运行结果 ...

    偏相关分析(Partial correlation analysis),简单地说,是在消除其他变量C影响的条件下,计算A、B两变量之间的相关系数。

    案列

    数据如下,计算在消除其变量C影响的条件下,计算A、B两变量之间的相关系数。
    在这里插入图片描述
    运行结果
    在这里插入图片描述
    结果表明,在控制变量C影响的条件下,计算得到A、B之间的相关系数R=0.1269,P=0.6158,A、B之间不存在显著相关。

    matlab代码

    ​​​​​​在这里插入图片描述

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  • 本文介绍基于matlab的逐像元的三者间的偏相关,以产水,NPP和土壤保持为例进行说明具体代码如下:%将三者多年的数据放在三个不同的矩阵中[a,R]=geotiffread('F:\校级课题项目\data\屏障带\2002water_yield.tif');...

    本文介绍基于matlab的逐像元的三者间的偏相关,以产水,NPP和土壤保持为例进行说明

    具体代码如下:

    %将三者多年的数据放在三个不同的矩阵中

    [a,R]=geotiffread('F:\校级课题项目\data\屏障带\2002water_yield.tif');%先导入投影信息

    info=geotiffinfo('F:\校级课题项目\data\屏障带\2002water_yield.tif');

    nppsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

    for year=2000:2015

    filename=strcat('F:\校级课题项目\data\屏障带\',int2str(year),'npp.tif');

    data=importdata(filename);

    data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

    nppsum(:,year-1999)=data;

    end

    scsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

    for year=2000:2015

    filename=strcat('F:\校级课题项目\data\屏障带\',int2str(year),'sc.tif');

    data=importdata(filename);

    data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

    scsum(:,year-1999)=data;

    end

    wcsum=zeros(size(a,1)*size(a,2),16);

    for year=2000:2015

    filename=strcat('F:\校级课题项目\data\屏障带\',int2str(year),'water_yield.tif');

    data=importdata(filename);

    data=reshape(data,size(a,1)*size(a,2),1);

    wcsum(:,year-1999)=data;

    end

    %控制NPP,看产水和土壤保持的偏相关

    rho_value=zeros(size(a,1),size(a,2))+nan;

    p_value=zeros(size(a,1),size(a,2))+nan;

    for i=1:size(a,1)*size(a,2)

    nppdata=nppsum(i,:);

    if min(nppdata)>0

    nppdata=nppdata';

    scdata=scsum(i,:)';

    wcdata=wcsum(i,:)';

    [rho,p]=partialcorr(scdata,wcdata,nppdata);%注意,控制的变量放在最后面

    rho_value(i)=rho;

    p_value(i)=p;

    end

    end

    rho_value(p_value>0.05)=NaN;

    filename='F:\课题项目\data\通过显著性0.05检验的产水和土壤保持偏相关系数.tif';

    geotiffwrite(filename,rho_value,R,'GeoKeyDirectoryTag',info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);

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  • 数据挖掘05-偏相关分析【原理、案例、python实现】一、需求场景二、偏相关分析简介2.1 引入偏相关分析的原因2.2 什么是偏相关分析2.3 偏相关分析的步骤(1)计算样本的偏相关系数(2)对上一步求得的偏相关系数进行...

    参考资料:
    基于数据驱动的电动汽车行驶里程模型建立与分析
    python怎么计算相关系数、偏相关系数?
    利用PYTHON计算偏相关系数(Partial correlation coefficient)

    一、需求场景

    新能源电动车剩余里程预测

    我们都知道,影响行驶里程的因素有很多,包括电池的剩余电量、电池性能(电池组放电总电压、电池组电池不一致性、单体电压、电池组内阻)、整车参数、车辆载重、车辆行驶特性及温度等因素。

    针对电池性能(SOC、电压、电流和电池温度)和车辆行驶特性(速度)几个方面进行深入研究,实现行驶里程估计,从而达到预测剩余里程的目的。

    二、偏相关分析简介

    2.1 引入偏相关分析的原因

    相关分析是处理变量与变量之间关系的一种统计方法,
    所处理的变量多少来看,
    如果研究的是两个变量间的关系称为简单相关;
    如果研究的是两个以上变 量间的关系称为多元相关。
    变量之间的关系形式上看,有
    线性相关分析;
    非线性相关分析。
    统计思想和方法来看,
    线性相关是最基本的方法。

    在相关分析中,研究两事物之间的线性相关性是通过计算相关系数等方式实现,并通过相关系数值的大小来判定事物之间的线性相关强弱。

    详细内容:
    数据挖掘01-相关性分析及可视化【Pearson, Spearman, Kendall】

    然而,当简单相关系数受其他因素的影响,它所反映的往往是表面的非本质的联系。此时要准确地反映两个变量之间的内在联系,就不能简单的计算相关系数,而是需要考虑偏相关系数

    2.2 什么是偏相关分析

    偏相关分析也称净相关分析,它在控制其他变量的线性影啊的条件下分析两变量间的线性关系,通常用偏相关系数(即净相关系数)表示。

    当控制变量个数为时,偏相关系数称为一阶偏相关
    当控制变量个数为时,偏相关系数称为二阶偏相关
    当控制变量个数为时,偏相关系数称为零阶偏相关,即简单相关系数

    偏相关系数是在对其他变量的影响进行控制的条件下,衡量多个变量中某两个变量之间的线性相关程度的指标。所以,用偏相关系数来描述两个经济变量之间的内在线性联系会更合理、更可靠。

    偏相关系数不同于简单相关系数,在计算偏相关系数时,需要掌握多个变量的数据,
    一方面考虑多个变量之间可能产生的影响,另一方面又采用一定的方法控制其他变量,专门考察两个特定变量的净相关关系。

    在多变量相关的场合,出于变量之间存在错综复杂的关系,因此偏相关系数与简单相关系数在数值上可能相差很大,有时甚至符号都可能相反。偏相关系数取值范围与简单相关系数一样,为**-1到1**。偏相关系数绝对值越大(越接近1),表明变量之间的线性相关程度越高;偏相关系数绝对值越小(越接近0),表明变量之间的线性相关程度越低

    2.3 偏相关分析的步骤

    利用偏相关系数进行变量间净关系分析通常需要完成以下两大步骤:

    (1)计算样本的偏相关系数

    利用样本数据计算样本的偏相关系数,它反映了两变量间净相关的程度强弱。在分析变量x1和y1之间的净相关时,当控制了x2的线性作用后,x1和y1之间的一阶相关系数定义为:
    在这里插入图片描述

    ry1、ry2、r12分别表示y和x1的相关系数、y和x2的相关系数、x1和x2的简单相关系数

    (2)对上一步求得的偏相关系数进行检验

    净相关分析检验的基本步骤是:

    1. 提出假设,假设偏相关系数与零无显著性差异,即两个变量之间不线性相关。
    2. 选择检验统计量。偏相关分析的检验统计量为t统计量,它的数学定义为:
      在这里插入图片描述
      r为偏相关系数,n为样本数,q为阶数。t统计量服从n-q-2个自由度的t分布。
    3. 计算检验统计量的观测值和对应的概率p值
    4. 决策。如果检验统计量的概率p值小于给定的显著性水平α(一般为0.05),应拒绝零假设,认为两总体的偏相关系数与零有显著性差异,即两变量之间有显著的线性相关关系;反之,如果检验统计量的概率p值大于给定的显著性水平α,则说明两变量之间没有显著线性相关关系。

    三、【案例分析】行驶里程与影响因素的偏相关分析

    在这里插入图片描述

    由上表3-1可知,行驶里程和电池SOCPearson相关系数为-0.976相关系数检验的概率p值都近似为0,说明两者之间具有很强的负线性相关关系,而其他变量与行驶里程之间的Pearson相关系数都偏小,说明他们之间的线性相关性并不明显,说明这些影响因素可能是通过非线性关系来影响行驶里程的变化的。

    3.1 速度

    为了分析电动车行驶速度和里程之间的关系,将【车速、soc、行驶里程】绘制曲线图进行分析:
    在这里插入图片描述

    图3-5为速度和形式里程的变化曲线图,从图中可以看出,速度的曲线上下波动较大。电池SOC从96%下降到47%的过程中,当速度为0时,行驶里程曲线为水平走向,说明此刻车辆处在停止状态,当速度不为0时,行驶里程开始逐渐增加,说明速度对行驶里程有很大影响。但是由之前的偏相关分析表3-1可知,速度和里程之间不是线性关系,因此采用每公里电量消耗百分比来分析。
    在这里插入图片描述

    图3-6为不同速度下的每公里电量消耗百分比散点图,从图中可以看出,速度从20km/h变化到90km/h的过程中,每公里电量消耗百分比是由大变小再变大,当速度为50%左右的时候,每公里电量消耗百分比会达到最小值。由此可以看出,速度对每公里电量消耗百分比影响显著,并通过影响每公里电量消耗百分比的形式影响行驶里程的。从图中可以看出速度对每公里电量消耗百分比的影响呈现非线性关系。

    3.2 温度

    在这里插入图片描述

    图3-7为电动车的电池放电温度分布图,从图中可以看出,这段时间内电动车电池的工作温度处于0℃到 40℃之间。图中横轴对应有散点存在的,说明今天车辆有出行;没有散点对应的日期,说明车辆没有出行。尤其在2014年2月份附近,散点分布较少, 说明春节期间车辆出行活动少。

    与速度同理,绘制其温度与每公里电量消耗百分比的散点图,如图3-8所示。
    在这里插入图片描述

    图3-8为不同温度下的每公里电量消耗百分比散点图,可以看出,电池的工作温度为20℃左右的情况比较多。并且不同温度下对应的每公里电量消耗百分比都位于0.5至1之间。从图中并未发现温度对每公里电量消耗百分比存在明显的影响

    3.3 电压

    在这里插入图片描述

    图3-9为电动车在一次放电过程中的行驶里程与总电压变化的曲线图。可以看出物理电动车在一次放电过程中,随着时间的推移总里程在增加,而总电压则是上下波动不定的,但是可以看出总电压值随着里程的增加略微有下降的趋势
    在这里插入图片描述

    由图3-10可以看出,在一次放电过程中,单体电池的最高电压和最低电压也是上下波动的,波动的同时两条曲线的振动趋势具有很强的一致性,这应该是出于所有电池都串联在一起的缘故。另外,同总电压一样,随着电池SOC的减少里程数的增加,最高电压和最低电压也有略微下降的走势

    3.4 总电流

    在这里插入图片描述

    图3-11为电动车在出行过程中总电流和行驶里程的变化曲线图,从图中可以看出,车辆在放电过程中,电流并不是一直是正值,偶尔也会有负值的出现,这是因为电动车在出行状态时经常会踩刹车来减速,而车辆在刹车的时候会把减少的机械能转化为电能并反馈给蓄电池,相当于对其进行短暂的充电, 此时的电流就是负值

    3.5 小结

    利用偏相关分析对行驶里程与其影响参数之间进行线性相关分析,然后定义每公里电量消耗百分比,并分析它与行驶里程影响参数之间的非线性关系目的为后面的模型建立时选择影响因素做基础

    四、python偏相关分析

    4.1 数据源

    x1=np.random.rand(10)
    x2=np.random.rand(10)
    x3=np.random.rand(10)
    print(x1)
    print(x2)
    print(x3)
    

    4.2 pandas

    4.2.1 一阶相关系数

    # 利用pandas
    df=pd.DataFrame([x1,x2,x3],index=['a','b','c']).T
    print('数据:\n',df)
    print('相关系数矩阵为:\n',df.corr())
    r_ab=df.a.corr(df.b)
    r_ac=df.a.corr(df.c)
    r_bc=df.b.corr(df.c)
    r_ab_c=(r_ab-r_ac*r_bc)/(((1-r_ac**2)**0.5)*((1-r_bc**2)**0.5))
    print('ab_c的一阶偏相关系数为:',r_ab_c)
    

    在这里插入图片描述

    4.2.2 pcorr()

    要一次性计算多个变量之间的部分相关性,可以使用.pcorr()函数:

    #calculate all pairwise partial correlations, rounded to three decimal places
    df.pcorr().round(3)
    
    	     currentGrade	hours	examScore
    currentGrade	    1.000      -0.311	    0.736
    hours	           -0.311	1.000	    0.191
    examScore	    0.736	0.191	    1.000
    

    4.3 numpy

    # 利用Numpy
    lst=[x1,x2,x3]
    res=np.corrcoef(lst)
    print('相关系数矩阵为:\n',res)
    label=['a','b','c']
    corr=dict()
    for row in range(res.shape[0]):
        for col in range(res.shape[1]):
            corr['r_{}{}'.format(label[row],label[col])]=res[row][col]
    r_ab=corr['r_ab']
    r_ac=corr['r_ac']
    r_bc=corr['r_bc']
    r_ab_c=(r_ab-r_ac*r_bc)/(((1-r_ac**2)**0.5)*((1-r_bc**2)**0.5))
    print('ab_c的一阶偏相关系数为:',r_ab_c)
    

    在这里插入图片描述

    4.4 sicpy

    # 利用sicpy
    from scipy import stats
    r_ab=stats.pearsonr(x1,x2)[0]
    r_ac=stats.pearsonr(x1,x3)[0]
    r_bc=stats.pearsonr(x2,x3)[0]
    r_ab_c=(r_ab-r_ac*r_bc)/(((1-r_ac**2)**0.5)*((1-r_bc**2)**0.5))
    print('ab_c的一阶偏相关系数为:',r_ab_c)
    

    在这里插入图片描述

    4.5 自己写公式

    # 自己写公式
    import math
    def calc_corr(a,b):
        E_a = np.mean(a)
        E_b = np.mean(b)
        E_ab=np.mean(list(map(lambda x:x[0]*x[1],zip(a,b))))
    
        # 计算分子,协方差—cov(a,b)=E(ab)-E(a)*E(b)
        cov_ab = E_ab - E_a * E_b
    
        def square(lst):
            res=list(map(lambda x:x**2,lst))
            return res
        
        # 计算分母,D(X)=E(X²)-E²(X)
        D_a=np.mean(square(a))-E_a**2
        D_b=np.mean(square(b))-E_b**2
    
        σ_a=np.sqrt(D_a)
        σ_b=np.sqrt(D_b)
        
        corr_factor = cov_ab / (σ_a*σ_b)
        return corr_factor
    
    r_ab=calc_corr(x1,x2)
    r_ac=calc_corr(x1,x3)
    r_bc=calc_corr(x2,x3)
    r_ab_c=(r_ab-r_ac*r_bc)/(((1-r_ac**2)**0.5)*((1-r_bc**2)**0.5))
    print('ab_c的一阶偏相关系数为:',r_ab_c)
    

    在这里插入图片描述

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    2021-01-17 15:52:11
    偏相关 即在控制一个或多个其他变量时,两个变量之间的相互关系。(这里的变量都应是连续型变量) 控制某个变量,指的是排除该变量的影响。被控制的变量称为条件变量。 使用ggm::pcor()函数来计算。用法为:pcor(u, ...
  • 摘要根据1982-2006年全国GIMMS NDVI资料,以及全国583个气象站点的气温和降水量数据,以像元为计算单元,分别以植被分区和气象站点为对象分析了植被NDVI、≥10 ℃积温和降水量的年际变化及相关关系。结果表明:(1)...
  • 简单相关系数

    2021-07-05 07:43:06
    相关文献l偏相关系数作为1种聚类统计盘的方法 聚类分析的尺度多达数百种,在对生物性状进行分类时,常采用性状间简单相关系数作为尺度统计量〔‘一艺〕。尚未见到利用偏相关系数进行聚类的报道。简单相关系数是变量的...

空空如也

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偏相关分析