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  • 相关性系数代码.rar

    2019-12-17 20:44:48
    皮尔逊的相关性系数代码。方便计算两者的相关性。里面有运行文件和对应的说明。直接在环境下可以运行。欢迎下载,欢迎好评。
  • 相关性因数matlab代码CC规范 用于计算神经模型性能测量的 Matlab 代码 该存储库包含用于计算计算神经模型的各种性能指标的 Matlab 代码。 使用它们来评估模型的性能,以预测神经元对刺激的React。 此处提供的性能...
  • 相关性系数

    2018-09-20 17:50:00
    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall) (2016-11-10 17:42:14) 转载▼ 分类:数理统计 (转自 微信公众号克里克学苑) 三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)...

    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)

      (2016-11-10 17:42:14)
     分类: 数理统计
    (转自 微信公众号克里克学苑)
    三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。
     
    1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)
     
    公式如下:
    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    重点关注第一个等号后面的公式,最后面的是推导计算,暂时不用管它们。看到没有,两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX, σY)。
     
    公式的分母是变量的标准差,这就意味着计算皮尔森相关性系数时,变量的标准差不能为0(分母不能为0),也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化,用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的。
     
    就好比我们想研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性,如果你无论跑多快,心跳都不变(即心跳这个变量的标准差为0),或者你心跳忽快忽慢的,却一直保持一个速度在跑(即跑步速度这个变量的标准差为0),那我们都无法通过皮尔森相关性系数的计算来判断心跳与跑步速度到底相不相关。
     
     
    我们再拔高一点,来看个更具普遍性的例子吧,其中的计算我们使用广受欢迎的R语言来运行,如果你手边也装了R语言,可以一起来做做看:
     
    假设你现在做了个生物学实验,喜得以下两个变量:
    X1=c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
    Y1=c(0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5)
     
    > X1《-c(1, 2, 3, 4, 5, 6) 
    > Y1《-c(0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5) 
    > mean(X1)  #平均值
    [1] 3.5
    > mean(Y1) 
    [1] 2.4
    > var(X1)     #方差
    [1] 3.5
    > var(Y1)
    [1] 2.976
    > sd(X1)      #标准差
    [1] 1.870829
    > sd(Y1)
    [1] 1.725109
    > cov(X1,Y1)  #协方差
    [1] 3.06
    > cor(X1,Y1,method="pearson")  #皮尔森相关性系数
    [1] 0.9481367
     
    其值在0.9以上,说明二者非常相关,比如验证了蛋白A表达量的变化,与蛋白B表达量的变化关系很大!拿到这种有统计学论证的结果你可能很开心。
     
    然而,由于实验操作不慎或者处理数据不小心,得到了这样一个变量X2(1,1,1,1,1,1),那么计算X2与Y1之间的皮尔森相关性系数会发生什么呢?
     
    > X2《-c(1,1,1,1,1,1)
    > cor(X2,Y1,method="pearson")
    [1] NA
    Warning message:
    In cor(X2, Y1, method = "pearson") : the standard deviation is zero
     
    R运行会得到一个缺失值(NA),并且代码给你提醒:标准差为零(自己试着计算下X2的标准差是多少),这时候明白上面说的意思了吧!也就是说,X2里面的取值根本没有任何波动,那它与Y1的相关性也就没法用这种方法来计算了。
     
    此外,从上面的公式我们知道,皮尔森相关性系数是协方差与标准差的比值,所以它对数据是有比较高的要求的:
     
    第一, 实验数据通常假设是成对的来自于正态分布的总体。为啥通常会假设为正态分布呢?因为我们在求皮尔森相关性系数以后,通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验,而 t检验是基于数据呈正态分布的假设的。
     
    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    第二, 实验数据之间的差距不能太大,或者说皮尔森相关性系数受异常值的影响比较大。比如刚才心跳与跑步的例子,万一这个人的心脏不太好,跑到一定速度后承受不了,突发心脏病,那这时候我们会测到一个偏离正常值的心跳(过快或者过慢,甚至为0),如果我们把这个值也放进去进行相关性分析,它的存在会大大干扰计算的结果的。
     
     
    2. spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数)
     
    斯皮尔曼相关性系数,通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”,可以理解成就是一种顺序或者排序,那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解,这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式:
     
    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    计算过程就是:首先对两个变量(X, Y)的数据进行排序,然后记下排序以后的位置(X’, Y’),(X’, Y’)的值就称为秩次,秩次的差值就是上面公式中的di,n就是变量中数据的个数,最后带入公式就可求解结果。举个例子吧,假设我们实验的数据如下:
     
    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    带入公式,求得斯皮尔曼相关性系数:ρs= 1-6*(1+1+1+9)/6*35=0.657
     
    也就是说,我们不用管X和Y这两个变量具体的值到底差了多少,只需要算一下它们每个值所处的排列位置的差值,就可以求出相关性系数了。这下理解起来是不是容易多了!还是用上面的数据,下面写下代码实现:
     
    > X《-c(11,490,14,43,30,3)
    > Y《-c(2,75,3,44,7,42)
    > cor(X,Y,method="spearman") 
    [1] 0.6571429
     
    而且,即便在变量值没有变化的情况下,也不会出现像皮尔森系数那样分母为0而无法计算的情况。另外,即使出现异常值,由于异常值的秩次通常不会有明显的变化(比如过大或者过小,那要么排第一,要么排最后),所以对斯皮尔曼相关性系数的影响也非常小!
     
    由于斯皮尔曼相关性系数没有那些数据条件要求,适用的范围就广多了。在我们生物实验数据分析中,尤其是在分析多组学交叉的数据中说明不同组学数据之间的相关性时,使用的频率很高。
     
    3. kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数)
     
    肯德尔相关性系数,又称肯德尔秩相关系数,它也是一种秩相关系数,不过它所计算的对象是分类变量。
    分类变量可以理解成有类别的变量,可以分为
    无序的,比如性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);
    有序的,比如肥胖等级(重度肥胖,中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)。
    通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。
     
    举个例子。比如评委对选手的评分(优、中、差等),我们想看两个(或者多个)评委对几位选手的评价标准是否一致;或者医院的尿糖化验报告,想检验各个医院对尿糖的化验结果是否一致,这时候就可以使用肯德尔相关性系数进行衡量。
     
    由于数据情况不同,求得肯德尔相关性系数的计算公式不一样,一般有3种计算公式,在这里就不繁琐地列出计算公式了,直接给出R语言的计算函数:
     
    还是用cor函数求,这时候把method这个参数设成“kendall”,这时我们假设老师对选手的评价等级---3表示优,2表示中,1表示差:
     
    > X《-c(3,1,2,2,1,3)
    > Y《-c(1,2,3,2,1,1)
    > cor(X,Y,method="kendall") 
    [1] -0.2611165
     
    这时候就可以理解为两位老师对选手们的看法是呈相反趋势的,不过这种相反的程度不很大。

    转载于:https://www.cnblogs.com/shida-liu/p/9682303.html

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  • R绘图|相关性系数

    千次阅读 2021-03-17 01:02:53
    数据是使用的是CK、LG、MG和HG四个放牧处理表层微生物扩增子数据,计算群落各微生物属丰度之间以及其与放牧、生物量等的相关性。# 1. 设置工作路径及调用R包 #knitr::opts_...

    数据是使用的是CK、LG、MG和HG四个放牧处理表层微生物扩增子数据,计算群落各微生物属丰度之间以及其与放牧、生物量等的相关性。

    # 1. 设置工作路径及调用R包
    #knitr::opts_knit$set(root.dir="D:/2018_10_26") # Rmarkdown使用
    setwd("D:/2018_10_26")
    dir()# 查看目录内容
    library(ggplot2)
    library(vegan)
    library(vcd)
    library(corrplot)
    library(psych)
    
    
    # 2. 读入数据,有一部分数据在另一个表中,所以我读入了两次,直接把数据放在一个表中就读入一次就行
    A=read.csv("A.csv",sep=",",header=T,row.names=1)
    # pg环境因子分开与待分析变量对应
    pg=read.csv("pg.csv", sep=",", header=TRUE, row.names=1)# 里面不止有表层土壤的数据,所以单独将表层土壤数据提出来
    pgA=pg[1:12,] #表中包含分类变量
    nameA=as.data.frame(pgA$name,row.names = row.names(pgA))
    colnames(nameA)[1]="group" # 提取分类变量构建分组文件
    pga=pgA[,-12] # 从pgA中删除分类变量,其实不用这样麻烦,直接制作一个group文件读入就可以,因为我当时是画了四幅相关性图的组合图所以就放在了一起。
    PA=cbind.data.frame(pga,A) # 将两个数据文件合并,后面可以进行相关性分析了
    

    图1 原始数据表。

    图2 分组文件

    # 3. 相关性分析
    ## 3.1 cor()函数计算相关性pearson相关性系数
    A.cor<-cor(PA) # 输出结果中包含NA,需要删除。在做数据分析之前,应该要对自己的数据有一个基本了解,做统计分析之前做好数据过滤和转换,不然可能会出现一些问题,不过没有关系,学着解决掉这些问题,也是不断提升自己的能力。
    ### 删除含NA列
    A.cor=subset(A.cor,select=-c(Kocuria)) # 根据结果发现Kocuria与其他微生物属以及环境因子相关性系数都为NA
    ### 删除含NA行
    A.cor=A.cor[complete.cases(A.cor),]
    PA$Kocuria=NULL
    ## 3.2 corr.test()可以对所有相关性系数进行显著性检验
    ###cor.test()只能对一对变量进行显著性检验
    A.test=corr.test(PA, use = "complete")
    A.test$p
    sig.A <- cor.mtest(PA, conf.level = .95)# 显著性检验并将返回每对变量的置信区间
    sig.A
    

    图3 相关性系数矩阵。

    图4 显著性检验结果。

    # 4. 使用corrplot包绘制相关性图
    # 4.1 绘制带显著性标记的相关性图,右上角为热图,左下角添加显著性标记
    pdf("cor.plot.pdf",width=5,height=5) #保存图为pdf
    corrplot(corr =A.cor,order="AOE",type="upper",tl.pos="tp",tl.col="black")
    corrplot(corr = A.cor,add=TRUE, type="lower",method="color",order="AOE", col="white",tl.cex=1.2,diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n",p.mat = sig.A$p, insig = "label_sig", sig.level = c(.001, .01, .05),pch.cex=1, pch.col = "black",tl.col="black",addgrid.col = "black")#pch.cex设置显著性标记的大小
    dev.off()
    

    图5 带显著性标记相关性热图。

    # 4.2 绘制带r值的相关性图,右上角为热图,左下角添加r数值及显著性标记
    corrplot(corr =A.cor,order="AOE",type="upper",tl.pos="tp",tl.col="black")
    corrplot(corr = A.cor,add=TRUE, type="lower",method="number",order="AOE", col="black",tl.cex=1.2,diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n",p.mat = sig.A$p, insig = "label_sig", sig.level = c(.001, .01, .05),pch.cex=0.5, pch.col = "black",tl.col="black",number.cex = 0.8,number.digits = 2)
    # 4.3 还可以绘制只显示数值不显示显著性标记的相关性图,大家可以去看corrplot包的文档,查看各参数意义,然后自己修改参数调整图表内容。
    browseVignettes("corrplot") # R包帮助文档
    ?corrplot # 函数帮助文档
    

    图6 同时带数值和显著性标记相关性热图。显著性标记会跟数值重叠,我当时没有找到解决方法,就自己用pdf编辑器移动的显著性标记。

    因为当时绘制了四个土层的相关性热图,学习了4种将四幅图合并为1个大图的方法,想一起写出来。但是写着发现内容就很冗余,之前的推文中也写过怎么合并图,所以把这篇就不写了,大家可以看推荐阅读。

    参考资料:

    使用corrplot包绘制相关性图

    初识layout函数

    layout函数用法

    R可视化之图形控制和布局基础

    corrplot包使用


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  • 在统计学中有三个可以衡量两个变量之间相关程度的指标:线性相关系数(linear correlation coefficient)、斯皮尔曼相关性系数(Spearman’s rank correlation coefficient)、肯德尔相关性系数(kendall ...

    在统计学中有三个可以衡量两个变量之间相关程度的指标:线性相关系数(linear correlation coefficient)、斯皮尔曼相关性系数(Spearman’s rank correlation coefficient)、肯德尔相关性系数(kendall correlation coefficient)。

    这三个相关性系数可以衡量出两个变量变化的相同程度,现有两个变量X、Y。如果X变大的同时Y也在变大,那么他俩呈现正相关,他俩之间的相关性系数值趋近于+1;如果X变大的同时Y反而在变小,那么他俩呈现负相关,他俩之间的相关性系数值趋近于-1;如果X变大的同时Y没有任何有规律的变化,那么他俩没有相关性,他俩之间的相关性系数值趋近于0;

    1.线性相关系数计算

    线性相关系数评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时,这两个变量具有线性关系。例如,您可能使用 Pearson 相关来评估您生产设施温度的升高是否与巧克力涂层的厚度减少有关。

    1.1 计算公式

    在这里插入图片描述
    分子是两个变量的协方差,协方差是统计学中使用的一种数值,用于描述两个变量间的线性关系。两个变量的协方差越大,它们在一系列数据点范围内的取值所呈现出的趋势就越相近(换句话说,两个变量的曲线距离彼此较近)。
    在这里插入图片描述
    在上面的公式中,Xi代表的是变量X中的第i个元素,头顶带横的X表示变量X的均值。变量Y与X一致。
    线性相关系数的分母是两个变量标准差的乘积,标准差可以描述样本中的数据分布。一个变量的标准差的计算步骤如下:

    • 计算数据的均值
    • 计算数据的方差
    • 对方差开方得到标准差
      在这里插入图片描述

    1.2 注意事项

    注意,计算线性相关系数的时候分母不能为0,也就是变量X、Y的方差不能为0,什么时候方差为0呢?方差为0意味着所有的数据都必须和平均值相等,那么这些数据都等于平均值。也就是这些数据都相等。

    2. 斯皮尔曼相关性系数计算

    Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中,变量倾向于同时变化,但不一定以恒定的速率变化。Spearman 相关系数基于每个变量的秩值(而非原始数据)。

    Spearman 相关通常用于评估与顺序变量相关的关系。例如,您可能会使用 Spearman 相关来评估员工完成检验练习的顺序是否与他们工作的月数相关。

    1.1计算公式

    斯皮尔曼相关性系数,通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”,可以理解成就是一种顺序或者排序,那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解,这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式:
    斯皮尔曼相关系数
    n表示数据的数量,di 表示两个数据次序的差值:
    在这里插入图片描述
    比如这里有两个变量X、Y,刚开始这两个变量中的值都是随意排放的,位置从1-6。先将它们进行排序:
    斯皮尔曼相关系数计算举例
    排序前数字11位置在1,排序后变成了5;490排序前的位置是2,排序后的位置变成了1。以此类推,得到了变量X 和Y排序后的位置。

    • X:(5,1,4,2,3,6)
    • Y:(6,1,5,2,4,3)
      因此第一个位置的di=6-5=1,平方后还是1,以此类推计算所有di平方的加和,然后得到斯皮尔曼相关系数:ρs= 1-6*(1+1+1+9)/6*35=0.657。

    2.1 注意事项

    我们不用管X和Y这两个变量具体的值到底差了多少,只需要算一下它们每个值所处的排列位置的差值,就可以求出相关性系数了。而且,即便在变量值没有变化的情况下,也不会出现像皮尔森系数那样分母为0而无法计算的情况。

    另外,即使出现异常值,由于异常值的秩次通常不会有明显的变化(比如过大或者过小,那要么排第一,要么排最后),所以对斯皮尔曼相关性系数的影响也非常小!由于斯皮尔曼相关性系数没有那些数据条件要求,适用的范围就广多了。

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  • 模型评价:回归模型的常用评价指标 1) 样本误差:衡量模型在一个样本上的预测准确性     样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2) 最常用的评价指标:均误差方(MSE)     指标解释:所有样本的样本误差的平方...
  • 三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。 1. person ...

    (转自 微信公众号克里克学苑,修改成MATLAB语言实现)

    三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。

    1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)

    公式如下:

    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    重点关注第一个等号后面的公式,最后面的是推导计算,暂时不用管它们。看到没有,两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX, σY)。

    公式的分母是变量的标准差,这就意味着计算皮尔森相关性系数时,变量的标准差不能为0(分母不能为0),也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化,用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的。

    就好比我们想研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性,如果你无论跑多快,心跳都不变(即心跳这个变量的标准差为0),或者你心跳忽快忽慢的,却一直保持一个速度在跑(即跑步速度这个变量的标准差为0),那我们都无法通过皮尔森相关性系数的计算来判断心跳与跑步速度到底相不相关。

    我们再拔高一点,来看个更具普遍性的例子吧,其中的计算我们使用广受欢迎的R语言来运行,如果你手边也装了R语言,可以一起来做做看:

    假设你现在做了个生物学实验,喜得以下两个变量:

    c1=[1;2;3;4;5;6];
    c2=[0.3;0.9;2.7;2;3.5;5];
    r1=corr(c1,c2,'type','pearson')
    p = 0.9481
    

    相关系数为:0.9481

    其值在0.9以上,说明二者非常相关,比如验证了蛋白A表达量的变化,与蛋白B表达量的变化关系很大!拿到这种有统计学论证的结果你可能很开心。

    然而,由于实验操作不慎或者处理数据不小心,得到了这样一个变量X2(1,1,1,1,1,1),那么计算X2与Y1之间的皮尔森相关性系数会发生什么呢?

    c1=[1;2;3;4;5;6];
    c2=[1;1;1;1;1;1];
    r1=corr(c1,c2,'type','pearson')
    r1 = NaN

    matlab运行会得到一个缺失值(NA),并且代码给你提醒:标准差为零(自己试着计算下X2的标准差是多少),这时候明白上面说的意思了吧!也就是说,X2里面的取值根本没有任何波动,那它与Y1的相关性也就没法用这种方法来计算了。

    此外,从上面的公式我们知道,皮尔森相关性系数是协方差与标准差的比值,所以它对数据是有比较高的要求的:

    第一, 实验数据通常假设是成对的来自于正态分布的总体。为啥通常会假设为正态分布呢?因为我们在求皮尔森相关性系数以后,通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验,而 t检验是基于数据呈正态分布的假设的。

    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    第二, 实验数据之间的差距不能太大,或者说皮尔森相关性系数受异常值的影响比较大。比如刚才心跳与跑步的例子,万一这个人的心脏不太好,跑到一定速度后承受不了,突发心脏病,那这时候我们会测到一个偏离正常值的心跳(过快或者过慢,甚至为0),如果我们把这个值也放进去进行相关性分析,它的存在会大大干扰计算的结果的。

    2. spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数)

    斯皮尔曼相关性系数,通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”,可以理解成就是一种顺序或者排序,那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解,这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式:

    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    计算过程就是:首先对两个变量(X, Y)的数据进行排序,然后记下排序以后的位置(X’, Y’),(X’, Y’)的值就称为秩次,秩次的差值就是上面公式中的di,n就是变量中数据的个数,最后带入公式就可求解结果。举个例子吧,假设我们实验的数据如下:

    统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)
    带入公式,求得斯皮尔曼相关性系数:ρs= 1-6*(1+1+1+9)/6*35=0.657

    也就是说,我们不用管X和Y这两个变量具体的值到底差了多少,只需要算一下它们每个值所处的排列位置的差值,就可以求出相关性系数了。这下理解起来是不是容易多了!还是用上面的数据,下面写下代码实现:

    c3=[11;490;14;43;30;3];
    c4=[2;75;3;44;7;42];
    r2= corr(c3, c4, 'type' , 'Spearman')
    r2 = 0.6571

    而且,即便在变量值没有变化的情况下,也不会出现像皮尔森系数那样分母为0而无法计算的情况。另外,即使出现异常值,由于异常值的秩次通常不会有明显的变化(比如过大或者过小,那要么排第一,要么排最后),所以对斯皮尔曼相关性系数的影响也非常小!

    由于斯皮尔曼相关性系数没有那些数据条件要求,适用的范围就广多了。在我们生物实验数据分析中,尤其是在分析多组学交叉的数据中说明不同组学数据之间的相关性时,使用的频率很高。

    3. kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数)

    肯德尔相关性系数,又称肯德尔秩相关系数,它也是一种秩相关系数,不过它所计算的对象是分类变量。

    分类变量可以理解成有类别的变量,可以分为

    无序的,比如性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);

    有序的,比如肥胖等级(重度肥胖,中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)。

    通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。

    举个例子。比如评委对选手的评分(优、中、差等),我们想看两个(或者多个)评委对几位选手的评价标准是否一致;或者医院的尿糖化验报告,想检验各个医院对尿糖的化验结果是否一致,这时候就可以使用肯德尔相关性系数进行衡量。

    由于数据情况不同,求得肯德尔相关性系数的计算公式不一样,一般有3种计算公式,在这里就不繁琐地列出计算公式了,直接给出R语言的计算函数:

    还是用corr函数求,这时候把method这个参数设成“kendall”,这时我们假设老师对选手的评价等级---3表示优,2表示中,1表示差:

    c5=[3;1;2;2;1;3];
    c6=[1;2;3;2;1;1];
    r3= corr(c5, c6, 'type' , 'kendall')
    r3 = -0.2611

    这时候就可以理解为两位老师对选手们的看法是呈相反趋势的,不过这种相反的程度不很大。

    展开全文
  • 介绍: 在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-...皮尔逊相关性系数计算工具类,将该类复制到项目目录后,可根据业务需求,传递参数调用就行。
  • 总的来讲,三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示
  • python计算相关性系数

    千次阅读 2019-04-25 15:32:29
    在这里说的相关性系数指的是皮尔逊相关系数https://baike.baidu.com/item/%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/3109424?fr=aladdin 计算方法及解释作者在上边附了一条链接 代码实现: import pandas as pd f =...
  • 三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。 person ...
  • 三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。 person ...
  • 相关性系数和显著性水平

    千次阅读 2021-03-13 10:05:58
    相关性系数和显著性水平 在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs)<很多英文文献中的叫法...
  • 三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。 1. person ...
  • 相关性系数的概念

    千次阅读 2020-04-18 21:36:40
    本来是想看调节变量这一节内容的,后来看到相关关系这一部分,本来觉得相关性应该没啥了,看了后还是加深了很多理解,有很多东西之前都没了解到,或者说没这么系统的总结,接下来主要是梳理下各种相关系数的概念,...
  • 该程序能拟合得到单波段模型、两波段模型、波段比值模型和三波段模型的拟合系数
  • 总第181篇/张俊红01这一篇我们来聊聊大家平常比较常用的相关系数。相关系数是用来度量两个变量之间相关性大小的一个量化指标。比如你要判断啤酒和尿布之间是否有相关性,就可以计算这两个变量的...
  • 相关性系数替代模型预测得分

    千次阅读 2019-11-04 10:56:25
    但是,笔者最近看到两篇CNS的转录组学文献,采用了另一种构建样本得分的方法,使用相关性系数替代预测得分。 具体来讲,这些文献中,在求得模型的权重向量W后,对于样本X,其预测得分用替代。而常规做法中,预测...
  • 参考文献:1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html2.统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall) http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html皮尔森系数重点...
  • pandas统计学-相关性系数(pearson、spearman、kendall,pointbiserialr) 相关性检验函数 series.corr(other[, method, min_periods]) 参数method: pearson, spearman, kendall 相关性检验方法; 用途: ...
  • 皮尔逊相关性系数和热力图

    千次阅读 2019-11-30 20:14:24
    皮尔逊相关系数2. 热力图(haetmap)注:Reference: 前言 特征选择是一个重要的“数据预处理”过程,在实现机器学习任务中,获得数据后通常先进行特征选择,此后再训练学习器。[1] 特征选择的两大主要原因: 维数...
  • 这篇文章将会结合理论深度剖析为何选取相关性系数作为评价因子有效性的指标之一,以及结合中国期货市场分析不同情况下的因子相关性的最低要求。 在因子投资策略中,经常会选取某因子或合成因子排名靠前的股票投资,...
  • 肯德尔相关性系数,又称肯德尔秩相关系数,它也是一种秩相关系数,不过它所计算的对象是分类变量。 分类变量可以理解成有类别的变量,可以分为 无序的,比如性别(男、女)、血型(A、B、O、AB); 有序的,比如...
  • R语言复相关或者多重相关性系数计算实战:Multiple Correlation Coefficient 目录 R语言复相关或者多重相关性系数计算实战:Multiple Correlation Coefficient #复相关或者多重相关性系数 #数据集以及数据集中...
  • 为了填补现有的知识空白,本研究旨在确定18个定量性状的表型和基因型相关性的性质和程度以及路径系数分析。 在2016种植季节期间,在Melkassa农业研究中心和Miesso子中心以18×18简单格子设计对324个cow豆地方品种...
  • 皮尔森、斯皮尔曼(pearson spearman):  import spark.implicits._  import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics  import spark.sql  val df = sql(s"select * from xxxx "...
  • 2000–2017年联合国各成员国的SDGs指标对相关性系数数据集.CAB

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