精华内容
下载资源
问答
  • 个人原创版:from math import sqrtdef multipl(a,b):sumofab=0.0for i in range(len(a)):temp=a[i]*b[i]sumofab+=tempreturn sumofabdef pearson(x,y):N=len(x)sumofx=sum(x)sumofy=sum(y)sumofxy=multipl(x,y)...

    个人原创版:

    from math import sqrt

    def multipl(a,b):

    sumofab=0.0

    for i in range(len(a)):

    temp=a[i]*b[i]

    sumofab+=temp

    return sumofab

    def pearson(x,y):

    N=len(x)

    sumofx=sum(x)

    sumofy=sum(y)

    sumofxy=multipl(x,y)

    sumofxx=multipl(x,x)

    sumofyy=multipl(y,y)

    upside=sumofxy-sumofx*sumofy/N

    downside=sqrt((sumofxx-float(sumofx**2)/N)*(sumofyy-float(sumofy**2)/N)) #此处要转成浮点数保证精度

    return upside/downside

    参考书本代码:

    def pearson(x,y):

    n=len(x)

    vals=range(n)

    # Simple sums

    sumx=sum([float(x[i]) for i in vals])

    sumy=sum([float(y[i]) for i in vals])

    # Sum up the squares

    sumxSq=sum([x[i]**2.0 for i in vals])

    sumySq=sum([y[i]**2.0 for i in vals])

    # Sum up the products

    pSum=sum([x[i]*y[i] for i in vals])

    # Calculate Pearson score

    num=pSum-(sumx*sumy/n)

    den=((sumxSq-pow(sumx,2)/n)*(sumySq-pow(sumy,2)/n))**.5

    if den==0: return 0

    r=num/den

    return r

    展开全文
  • 三、相关性分析 1. 相关性强弱 基于趋势线,我们可以根据某个 Y 基因值,预测 X 基因的值。 当然,也可以用 X 基因来预测 Y 基因,就行下图这样的: 如果该数据越接近趋势线,根据 X 基因值去预测 Y 基因值就会落在...

    48b94b78e56d85c6ebf2dee952afc1d5.png

    老板的任务

    老板今天又给一个任务:

    已知两个基因分别在各个细胞中的表达值,计算细胞中 X 基因与 Y 基因的关系。

    一、趋势问题

    在坐标轴上绘制不同细胞中 X,Y 基因的表达值。

    利用我们幼儿园学到的知识,计算 X 基因和 Y 基因在5个细胞中的均值,标准差。

    0687041ca57d0d06b7110c26ba677428.png

    因为这些基因表达值都是来自同一个细胞,所以我们可以成对来看:

    ed13deca542fc3d9e60b3afc835639d4.png

    那么这样成对的表达值结果可以告诉我们哪些信息呢?

    先将一个细胞的两个基因表达值连接,绘制一个点

    b99cd2ae0c733b160e347470735f1957.png

    绘制完成,我们发现,X 基因相对较低的细胞对应的 Y 基因的值也较低,两个基因出现步调一致的表达情况,那么就可以用一条线来表示:

    d9b04a9e97611babc74bf2dd7e60193d.png

    不难看到,这条线是正斜率,代表着细胞中的 X 基因表达高,Y基因同样会表达高,同样表达低也会出现相同的情况。说明两基因具有正趋势关系

    来看一个相反的情况:

    d9e354e3d70e3f4c4558dd46ca3ab903.png

    上图中的线为负斜率,告诉我们细胞中的 X 基因表达高,Y基因会表达低,出现相反的表达情况。说明两基因具有负趋势关系

    第三种情况是,一个基因相对另一个基因,并没有显著变化。说明两基因无趋势关系

    02832e709a0568a8bcaabb011a601f86.png

    2b8c91cef8918ba96bd74660f9e1a1bc.png

    我们现在总结出 X 基因相对 Y 基因的关系有以上三种情况:

    • 正趋势关系
    • 负趋势关系
    • 无趋势关系

    二、协方差

    为了去说明 X 基因相对 Y 基因的趋势关系,我们需要一个数学上的解释:

    首先计算 X基因与 Y 基因的均值

    5681ef5610c62be88f36e352f9f04f48.png

    现在计算一个点的与两基因均值的差值:

    b8dfeb9111628b97185e34bc541a1ef6.png

    将值代入

    efe03b85627e2ae8bfcc4f5495b3c491.png

    计算得:(3-17.6)x(12-24.4)= -14.6 x -12.4 = 181

    如果将五个点都计算一遍,得到:

    a4b9e8689e904502910b499681c17954.png

    现在可以代入协方差(Covariance)公式,计算得:

    ee893a1c8d36aaaeea3ad5ac58a46def.png

    会发现:

    4e5d0cc95b84e65c621678f73e699a7a.png

    这些点所在象限,最终的值都为正值,也就是说这五个点对总协方差的贡献都是正值。

    我们会发现一个数学公式可以解释基因X与基因Y间的趋势:

    协方差值为正,斜率为正,这告诉我们当协方差为正时,二者的关系就是正趋势。如果协方差为负,则相反。

    协方差的优缺点

    但是,协方差值并不能告诉我们表示关系的直线的斜率是陡峭还是平缓,而且也不能反应点距离线是远还是近。协方差唯一能告诉我们的是关系的斜率为正还是负。

    甚至,协方差还有一个致命的缺点,我们接下来讨论:

    比如现在同样计算两个基因的协方差,我们将左边的数据范围扩大一倍,也就是从40 -> 80。

    接下来,我们继续计算同样的两个基因的协方差,虽然线相对位置没发生变化,但是会发现协方差会扩大4倍。

    5e1c5ff53523741ea3b46c3af8a617e3.png

    这个发现就很有意思,我们唯一改变的只有数据点的值范围,数据点的关系并没有变化,但是协方差依旧在改变。

    也就是说,协方差对于数据范围更敏感,而不是数据关系,这就使得它很难直接用于关系的描述,比如是否接近表示真实关系的虚线,以及和虚线间的距离。

    虽然这样,但是协方差并不是一无是处,相反它是各种分析的基础,比如主成分分析,相关性分析。

    三、相关性分析

    1. 相关性强弱

    基于趋势线,我们可以根据某个 Y 基因值,预测 X 基因的值。

    当然,也可以用 X 基因来预测 Y 基因,就行下图这样的:

    dc2268b18a6512816365001dc5b29245.png

    如果该数据越接近趋势线,根据 X 基因值去预测 Y 基因值就会落在较小范围内,那么 X 基因就会告诉我们更详细的 Y 基因信息。也可以说, X 基因对 Y 基因的关系相对较强。

    相反,距离趋势线较远,我们会猜测 Y 基因值会落在更大的范围内:

    542e675bdb1e0442d4653c7351ef559b.png

    这就代表 X 基因和 Y 基因间的关系相对较弱。

    但是这里要注意描述,以上是用 X 基因根据趋势线和数值去预测 Y 基因的值。而不是代表着 X 基因值会导致 Y 基因值的变化。

    现在得到可以量化关系强度数学描述:

    • 弱相关,较小的相关值
    • 强相关,较大的相关值

    186dd18fffa16135cc2f2a38232d23a7.png

    2. P值

    接下来,还有一个问题:用 X 基因根据趋势线和数值去预测 Y 基因的值,这个可信度有多大?

    我们需要找一个数学描述来评价这个可信度。

    假设一个极端情况,所有点可以被正斜率的直线通过,这时的相关性为 1

    fe0a1b6fe65de5c37cc85a8c7b1801b2.png

    无论数据关联的大小如何,只要具有正斜率的直线可以遍历所有数据,和斜率无关,相关性都为1

    0beb529d021cb6a8d9119bc7120707bf.png

    还有这样的,相关性也是为1

    a46d9c77958a16aa849483b28a0434b9.png

    现在考虑个问题,如果数据集中只有两个值,就像下面这样:

    32384a113c9b0a213aa630531444d404.png

    类似这样的,其实并不能作为趋势线,因为两点绘制为线,这个随机性太大。也就是数据量太小的话,并不能代表数据总体。

    测得的数据量越多,得到趋势线后,我们对于预测到正确的值越有信心,可信度越大,这时的P值越小。

    2ca852127ee29212c86f99a6be50912d.png

    上图中,对于第三个数据量多,P值很小,我们最有信心得出正确的预测值。

    相关性代表了二者的关系,上图中的相关性很差,即使增加再多的样本量,也不会改变二者的关系。

    虽然增加了我们对预测的信心,可信度增加了,但是得到的结果是二者的相关性还是很差。

    3. 总结

    趋势线为负时,相关性相反

    趋势线为正时,相关性为正

    3bc7fe69425afa66de354cf94a6ed4ab.png

    但是,我们大多数情况遇到的是数据分布在趋势线的两侧,

    df248a697f533fa30dd2f5f596689b00.png

    相关性值越接近 0 时,在拟合时,效果就会越差。

    fb4802281f5f870ee9953ba3027b9ad9.png

    当相关性值为 0 时,就没有关系了。

    d210e2e0b7ab28d71dca735f2c491aef.png

    现在可以看看相关性的公式了:

    d770c3e4c57c6c29564209bd1e3656ec.png
    • 分子是二者的协方差,用来确定斜率的正负
    • 分母是标准差,使相关性质取值范围为-1到1,可以确保数值范围不影响相关性值大小

    4. R平方的用处

    绘制小鼠编号和小鼠体重的散点图,计算点与体重均值的距离,计算方差:

    a727d1e9cb7579a2ab6e9d4676ddf338.png

    小鼠体重与小鼠体型的散点图,同样绘制点与均值的距离,计算方差:

    0c0577a4867f9f76101fc3c04145caad.png

    可以发现,虽然点在 X 轴方向的排列顺序变了,但是方差并不会改变。

    我们所要做的就是根据数据拟合一条直线,可以绘制出这根蓝线:

    885f7ea727a53f534b9a1b944d957654.png

    看起来拟合直线(蓝线)比均值直线(黑线)更好地贴合数据。

    dd8b003898c50a76ce6a5833a3e77df0.png
    • Var(mean):数据值与其平均值的差的平方和,用来衡量数据点离均值线的远近
    • Var(line):数据值与蓝线的差的平方和,用来衡量数据点离拟合线的远近

    最终 R^2 的范围是 0 到 1,因为拟合直线附近的变化,永远不会大于,以平均线为基准衡量附近的变化。

    9c115282edada130712be37970b9bbdd.png

    最后,获得 R^2 = 81%,代表着蓝线与数据点的差值平方和比均值的对应数值小81%。也就是说,小鼠的大小与重量的相关性能够解释总差异的 81%,大部分数据变化都可以有小鼠体重和体型大小的关系来解释。

    假设研究小鼠体重和嗅探石头的花费时间的关系:

    41316fde3d4a10f07347d6a48d470d3a.png

    可以看到拟合出的直线也是一个很大的值,计算得到的 R^2 只有 6%,代表这条拟合线只比平均值多解释了6%的差异,也就是说,X与 Y 二者的相关性仅仅能解释总差异的 6%,意味着数据中几乎没有任何差异可以用 X 变量来解释。

    R^2 可以更好的直观解释数据的相关性,比如:

    R^2 = 0.7^2 = 0.5,50%的差异可以用变量相关性来解释

    R^2 = 0.5^2 = 0.25,25%的差异可以用变量相关性来解释

    但是,R^2并没有方向,这时候需要结合R,描述这两个变量是正相关或负相关的。

    R平方是两个变量间相关性能够解释总体差异的百分比

    如果有相关系数 R 时,需要计算 R 平方。

    致谢:

    https://www.youtube.com/channel/UCtYLUTtgS3k1Fg4y5tAhLbw

    展开全文
  • 皮尔森相关性系数的值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)。 (2)数据要求 a.正态分布 它是协方差与标准差的比值,并且在求皮尔森相关性系数以后,通常还会用t检
    def person_func(x,y):
        """
        1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)
        皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关)
        (1)公式
           皮尔森相关性系数的值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)。
        (2)数据要求
           a.正态分布
             它是协方差与标准差的比值,并且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。
           b.实验数据之间的差距不能太大
             比如:研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性,如果人突发心脏病,心跳为0(或者过快与过慢),那这时候我们会测到一个偏离正常值的心跳,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。
        """
        X1=pd.Series(x)
        Y1=pd.Series(y)
        X1.mean() #平均值
        Y1.mean() #
        X1.var() #方差
        Y1.var() #
        X1.std() #标准差不能为0
        Y1.std() #标准差不能为0
        X1.cov(Y1) #协方差
        # X1.cov(Y1)/(X1.std()*Y1.std()) #皮尔森相关性系数
        return X1.corr(Y1, method="pearson") #皮尔森相关性系数
    
    def spearman_func(x,y):
        """
        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
        (1)公式
           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。
        (2)数据要求
           因为是定序,所以我们不用管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
        """
        X1=pd.Series(x)
        Y1=pd.Series(y)
        #处理数据删除Nan
        x1=X1.dropna()
        y1=Y1.dropna()
        n=x1.count()
        x1.index=np.arange(n)
        y1.index=np.arange(n)
    
        #分部计算
        d=(x1.sort_values().index-y1.sort_values().index)**2
        dd=d.to_series().sum()
    
        p=1-n*dd/(n*(n**2-1))
    
        #s.corr()函数计算
        r=x1.corr(y1,method='spearman')
        return r,p
    
    def kendall_func(x,y):
        """
        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:
        (1) 无序的,比如性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);
        (2) 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。
        (1)公式
           R=(P-(n*(n-1)/2-P))/(n*(n-1)/2)=(4P/(n*(n-1)))-1
           注:设有n个统计对象,每个对象有两个属性。将所有统计对象按属性1取值排列,不失一般性,设此时属性2取值的排列是乱序的。设P为两个属性值排列大小关系一致的统计对象对数
        (2)数据要求
           类别数据或者可以分类的数据
        """
        X1=pd.Series(x)
        Y1=pd.Series(y)
        r = X1.corr(Y1,method="kendall")
        return r
    
    展开全文
  • 关注公众号:“程序员成长软技能” ,日拱一卒,功不唐捐!(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...person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)公式如下:重点关注...

    关注公众号:“程序员成长软技能” ,日拱一卒,功不唐捐!

    (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。

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

    公式如下:

    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。

    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。

    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:

    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:

    带入公式,求得斯皮尔曼相关性系数:ρs= 1-6(1+1+1+9)/635=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。

    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。

    关注公众号:“程序员成长软技能” ,日拱一卒,功不唐捐!

    展开全文
  • 【R语言】读懂Pearson相关分析结果2018-09-141.数据说明这里我对R语言的自带的数据包中states.x77(关于美国50个州的某些数据)第1至6列的50份数据从统计的角度以及R语言的角度进行分析,看看R语言是怎么做相关分析的...
  • 单因素方差分析?多因素方差分析?协方差分析?单样本t检验?配对样本t检验?独立样本t检验?皮尔逊相关性检验?斯皮尔曼相关性检验?肯德尔相关性检验?……统计、分组,傻傻分不清楚!导读:每次做统计,都得找...
  • 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。 Pearson相关系数(Pearson CorrelationCoefficient)是用来衡量两个数据集合是否在...
  • 解决办法:在分析具有相关性的观测值时,数据中的一些相关性来源需进行调整或校正,比如可以通过改变观察单位(从比赛到教练)或利用能够处理相关观测值的统计学模型。 结果报告 (Reporting)阶段 9. 摘要突出强调了组...
  • 对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史,经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段,十九世纪末,欧洲大学开设“统计分析科学”课程,该课程的出现是现代统计...
  • 图1 统计学方法 使用SAS软件进行统计学分析,利用皮尔森相关性分析法分析胫骨前移距离与膝关节内侧、外侧、中央屈曲间隙的相关性,与膝关节内、外侧及中央松弛的相关性,以及与内翻外翻夹角的相关性;另外,胫骨...
  • 无论实验性研究还是观察性研究,都少不了相关分析的身影,尤其是现况调查和队列研究。在现况调查中,相关分析往往可以用于多个指标之间的关联性分析,是数据探索性分析必要的工具(下图)。现况调查的分析过程及相关...
  • 为了找出答案,LongHash 分析了 Coin Metrics 上 18 个顶级代币(不包括稳定币)的每日价格数据和地址数据。具体来说,我们在 Coin Metrics 上查看了每种代币的每日价格,这个指标跟踪的是每种资产以美元计价的收盘...
  • 相关性 相关性只是标准化的(缩放)协方差,除以需要分析的两个变量的标准偏差的乘积。这可使相关范围始终在-1.0和1.0之间。 如果两个特征变量的相关性为1.0,则变量具有完美的正相关性。这意味着如果由于给定量,一...
  • 在上一篇博客中,我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法(皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数)的使用,这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示,以便于更直观地...
  • 这时候可利用统计学中的皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient),度量KQI与KPI的线性相关性分析网络影响因素指标。皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量,在机器学习中可以用来计算特征与...
  • 相关性分析皮尔森系数,图像表示
  • 今天我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法(皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数)的使用,这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示,以便于更直观地来对不同因子之....
  • 业务数据分析中可能用到的简单的数据挖掘方法——相关性分析、主成分分析、相关性分析 相关性分析 相关性分析通过相关系数来描述两个变量之间的相关性程度。 通过相关系数判断两者会不会相互影响,影响是正相关还是...
  • 一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或环境因子)之间进行相关性分析。两个变量之间的相关性可以用简单相关系数(例如皮尔森相关系数等)进行表示,相关系数越接近1,两个元素相关性越大,...
  • 今天我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法(皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数)的使用,这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示,以便于更直观地来对不同因子之....
  • 一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或环境因子)之间进行相关性分析。两个变量之间的相关性可以用简单相关系数(例如皮尔森相关系数等)进行表示,相关系数越接近1,两个元素相关性越大,...
  • [小结] 二元变量相关性分析

    千次阅读 2017-10-30 10:41:59
    1、服从正态分布的两连续变量,若有一份随机样本,可绘制散点,发现有直线趋势,进而计算皮尔森相关系数,以描述两变量的线性关系; 2、若不满足正态分布的两连续变量,发现有直线趋势,进而计算spearman秩相关系数...
  • 目前支持的相关性方法有皮尔森(Pearson)相关和斯皮尔曼(Spearman)相关。Statistics提供方法计算数据集的相关性。根据输入的类型,两个RDD[Double]或者一个RDD[Vector],输出将会是一个Double值或者相关性矩阵。下面...
  • 它是协方差与标准差的比值,是一种线性相关系数,并且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。 实验数据之间的差距不能太大
  • 分析数据相关性的三大相关系数

    万次阅读 2018-07-05 17:35:47
    需要一种方法评价两组数据之间的相关性,有皮尔森(pearson)相关系数,斯皮尔曼(spearman)相关系数和肯德尔(kendall)相关系数。在这三大相关系数中,spearman和kendall属于等级相关系数亦称为“秩相关系数”,...
  • 相关性检验之Pearson系数及python实现一、Pearson相关系数皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量,在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度,即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是...
  • 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性也不是简单的个性化相关性所...
  • 采用非淹没培养皿法、活体观察和蛋白银染色法对甘肃甘南高原沼泽湿地夏季纤毛虫的群落特征进行了研究....利用皮尔森相关性分析得出,在所测得的各土壤理化因子中对纤毛虫丰度影响最大的是土壤含水量,呈极

空空如也

空空如也

1 2 3 4
收藏数 76
精华内容 30
关键字:

皮尔森相关性分析