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  • 强相关性是指什么
    千次阅读
    2019-08-10 21:08:12

    图象处理中,自相关和互相关函数的定义如下:设原函数是f(t),则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t),其中*表示卷积;设两个函数分别是f(t)和g(t),则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t),它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。

       通信系统中,自相关性决定多径干扰,互相关性决定了多址干扰

    多径干扰:在无线通信领域,多径指无线电信号从发射天线经过多个路径抵达接收天线的传播现象。大气层对电波的散射、电离层对电波的反射和折射,以及山峦、建筑等地表物体对电波的反射都会造成多径传播。

    多径会导致信号的衰落和相移。瑞利衰落就是一种冲激响应幅度服从瑞利分布的多径信道的统计学模型。对于存在直射信号的多径信道,其统计学模型可以由莱斯衰落描述。

    在电视信号传输中可以直观地看到多径对于通信质量的影响。通过较长的路径到达接收天线的信号分量比以较短路径到达天线的信号稍迟。因为电视电子枪扫描是由左到右,迟到的信号会在早到的信号形成的电视画面上叠加一个稍稍靠右的虚像。

    基于类似的原因,单个目标会由于地形反射在雷达接收机上产生一个或多个虚像。这些虚像的运动方式与它们反射的实际物体相同,因此影响到雷达对目标的识别。为克服这一问题,雷达接收端需要将信号与附近的地形图相比对,将由反射产生的看上去在地面以下或者在一定高度以上的信号去除。

    在数字无线通信系统中,多径效应产生的符号间干扰(intersymbol interference,ISI)会影响到信号传输的质量。时域均衡、正交频分复用(OFDM)和Rake接收机都能用于对抗由多径产生的干扰。

    衰落:电磁波在传播过程中,由于传播媒介及传播途径随时间的变化而引起的接收信号强弱变化的现象叫作衰落。譬如在收话时,声音一会儿强,一会儿弱,这就是衰落现象。

    衰落是由于随机的多径射线相干涉所引起的接收点场强发生随机强起伏的现象。多径传播,是指由于传播环境不均匀,从同一天线发射的电磁波循不同的选径达到同一十接收点的情形。这些不同的途径使电磁场的相移不同。当环境随机变动时,多径的相移也随机起伏,因而各路径的电场叠加结果随时间作随机强起伏。

    短波经电离层反射时,由于电子浓度分布不均匀,到达接收点的射线可能不止一条寻常射线和一条异常射线,因而成为随机多径传播。微波在对流层中传播时,在不平的地面上可能有多个反射点。在特殊气象条件下,大气的折射指教可能发生较强的随机起伏,因而引起衰落。在移动通信方面,由于街道纵横,建筑耸立或山区峰峦起伏,电磁波可能受到多重反射和散射,因而在通信范围内电场强度随地区而起伏。如用户在通信时不随时移动,多径传播只能使信号强弱随地区而异,如用户随时移动,则信号也能发生衰落。

    衰落的探度常常能达到几十分贝,不能用自动增益控制的方法来弥补。但在十个波长左右的距离上,场强起伏的规律可能有明显的差别。所以抗衰落的有效方法是分集通信,即在短波接收台或移动通信用户台,用二或三副天线分别进行通信,而对信号进行适当的处理。

    衰落一般都对频率有选择性,不同频率的起伏是不同的,所以衰落不仅使信号幅度不稳,而且引起频率畸变,因此衰落是限制信号带宽的因素之一。

    衰落分为:平坦性衰落和频率选择性衰落,快衰落和慢衰落

     

    发送的信号带宽在一定范围内时,无论频率如何变化,对接收信号衰落影响都是一致的,称之为平坦衰落。所谓一致,就是在这个带宽范围内,无论发送频率变成多少,由于多径传播造成的接收信号叠加不是增强信号就是削弱信号,方向总是一样。

    当信号带宽小于相干带宽时,所产生的衰落就是平坦衰落。与之相反,当信号带宽大于相干带宽时,所发生的衰落就是频率选择性衰落,此时的信号衰落随载波频率f变化而变化,频率不同则衰落的强弱不同。当为了提高传输速率而加大信号带宽时,频率选择性衰落的影响就会增强。为了对抗频率选择性衰落,人们采用了正交频分复用(OFDM)技术,该技术将宽带信号分成很多子带,频域上分成很多子载波发送出去,每个子带的信号带宽由于小于相干带宽,从而减少甚至避免了频率选择性衰落。

    衰落通常分为慢衰落和快衰落两种。其中,信号强度曲线的中值呈现慢速变化,称为慢衰落;曲线的瞬时值呈快速变化,称快衰落。可见快衰落与慢衰落并不是两个独立的衰落(虽然它们的产生原因不同),快衰落反映的是瞬时值,慢衰落反映的是瞬时值加权平均后的中值。慢衰落和快衰落的信号强度随时间变化如图1所示。

    慢衰落:它是由于在电波传输路径上受到建筑物或山丘等的阻挡所产生的阴影效应而产生的损耗。它反映了中等范围内数百波长量级接收电平的均值变化而产生的损耗,一般遵从对数正态分布。

    慢衰落产生的原因有以下几种:

    l路径损耗,这是慢衰落的主要原因。

    l障碍物阻挡电磁波产生的阴影区。这种慢衰落也被称为阴影衰落。

    l天气变化、障碍物和移动台的相对速度、电磁波的工作频率等有关。

    快衰落(又称瑞利衰落):它是由于移动台附近的散射体(地形,地物和移动体等)引起的多径传播信号在接收点相叠加,造成接收信号快速起伏的现象叫快衰落。

    快衰落细分为:

    时间选择性衰落(快速移动在频域上产生多普勒效应而引起频率扩散)

    空间选择性衰落(不同的地点、不同的传输路径衰落特性不一样)

    频率选择性衰落(不同的频率衰落特性不一样,引起时延扩散)

    快衰落产生的原因如下:

    l多径效应

    时延扩展:多径效应(同一信号的不同分量到达的时间不同)引起的接收信号脉冲宽度扩展的现象称为时延扩展。时延扩展(多径信号最快和最慢的时间差)小于码元周期可以避免码间串扰,超过一个码元周期(WCDMA中一个码片)需要用分集接收,均衡算法来接收。

    相关带宽:相关带宽内各频率分量的衰落时一致的也叫相关的,不会失真。载波宽度大于相关带宽就会引起频率选择性衰了使接收信号失真。

    l多普勒效应

    F(频移)=V(相对速度)/(C(光速)/f(电磁波频率))*cosa(入射电磁波与移动方向夹角)。多普勒效应会引起时间选择性衰落。由于相对速度的变化引起频移也随之变化,这时即使没有多径信号,接收到的同一路信号的载频范围随时间不断变化,从而引起时间选择性衰落。交织编码可以克服时间选择性衰落。

    快衰落和慢衰落都会对通信造成一定影响,典型的影响有:

    慢衰落会降低SNR。慢衰落主要会导致整体信号的电平衰落,降低了接收的信号功率,从而降低了信噪比(SNR)。

    快衰落会使发送的基带数据脉冲失真,可能会导致锁相环同步问题。多径和多普勒效应导致的快衰落可能对通信的破坏力最强。

    阴影衰落

    无线电波在遇到面积比电磁波波长大得多的障碍物时,会发生反射,从而在障碍物另一侧形成一片无线电波无法直接传播到的“阴影”区域,称为阴影效应,如图2所示。

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  • 数据相关性分析笔记

    2021-11-15 15:09:39
    数据相关性数据之间存在某种关系,如正相关,负相关。(ppt)是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法,是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。 ...

    一、数据相关性的含义

    数据类型
    数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。(ppt)数值型数据、分类型数据、定序数据。
    数据相关性
    数据相关性是指数据之间存在某种关系,如正相关,负相关。(ppt)是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法,是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。

    二、数据相关性的应用

    例如:商业
    某服装电商商家想通过商品相关关键字的搜索数量来预测商品的销量,现在该商家有一批商品相关关键字的历史搜索数量和销量。
    未来,该商家想通过一些关键字的实时搜索数量来决定开发哪些新产品。是否可以通过关键字搜索量来预测商品销量呢?

    三、数据相关性定性分析

    定性判断趋势,定量决定细节。
    例如:
    2x=4
    定性:x>0 定量:x=2
    既然是判断趋势,那么可以通过折线图、散点图等进行数据相关性的定性分析。在这里插入图片描述

    四、数据相关性定量计算

    举例

    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    tips = sns.load_dataset("tipss")#加载给小费数据 吸烟1 不吸烟0 男1 女0
    print(tips.head(5))
    X = tips['sex']
    Y = tips['smoker']
    result1 = np.corrcoef(X, Y)
    print(result1)
    
    展开全文
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  • 数据降维-删除相关性的特征

    千次阅读 2022-01-13 10:43:57
    降维是在某些限定的条件下,降低随机变量的(特征)的个数,得到一组不相干性将的数据。因此,初始数据的相干性的大小对结果有较大的影响。造成数据的冗余性。 对于数据相关性的降低,一般分为两种方法: 1....

    降维是指在某些限定的条件下,降低随机变量的(特征)的个数,得到一组不相干性将强的数据。因此,初始数据的相干性的大小对结果有较大的影响。造成数据的冗余性

    对于数据相关性的降低,一般分为两种方法:
    1.Fitter(过滤式)

            1.方差选择法:对每个特性计算方差,对于方差小于阈值的特征,进行删除

    首先对数据集做出改动,设置一组相同的特征

    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
    import numpy as np
    
    
    iris = load_iris()
    
    # 添加一组相同的数字作为测试
    new_iris = np.hstack((iris.data[:50, :4], iris.target[:50].reshape((50, 1))))
    
    trans = VarianceThreshold(threshold=0) #默认阈值为0
    new_data = trans.fit_transform(new_iris)
    print(new_iris)
    print("-----------------------")
    print(new_data)
    [[5.1 3.5 1.4 0.2 0. ]
     [4.9 3.  1.4 0.2 0. ]
     [4.7 3.2 1.3 0.2 0. ]
     [4.6 3.1 1.5 0.2 0. ]
     [5.  3.6 1.4 0.2 0. ]
     [5.4 3.9 1.7 0.4 0. ]
     [4.6 3.4 1.4 0.3 0. ]
     [5.  3.4 1.5 0.2 0. ]
     [4.4 2.9 1.4 0.2 0. ]
     [4.9 3.1 1.5 0.1 0. ]
     [5.4 3.7 1.5 0.2 0. ]
     [4.8 3.4 1.6 0.2 0. ]
     [4.8 3.  1.4 0.1 0. ]
     [4.3 3.  1.1 0.1 0. ]
     [5.8 4.  1.2 0.2 0. ]
     [5.7 4.4 1.5 0.4 0. ]
     [5.4 3.9 1.3 0.4 0. ]
     [5.1 3.5 1.4 0.3 0. ]
     [5.7 3.8 1.7 0.3 0. ]
     [5.1 3.8 1.5 0.3 0. ]
     [5.4 3.4 1.7 0.2 0. ]
     [5.1 3.7 1.5 0.4 0. ]
     [4.6 3.6 1.  0.2 0. ]
     [5.1 3.3 1.7 0.5 0. ]
     [4.8 3.4 1.9 0.2 0. ]
     [5.  3.  1.6 0.2 0. ]
     [5.  3.4 1.6 0.4 0. ]
     [5.2 3.5 1.5 0.2 0. ]
     [5.2 3.4 1.4 0.2 0. ]
     [4.7 3.2 1.6 0.2 0. ]
     [4.8 3.1 1.6 0.2 0. ]
     [5.4 3.4 1.5 0.4 0. ]
     [5.2 4.1 1.5 0.1 0. ]
     [5.5 4.2 1.4 0.2 0. ]
     [4.9 3.1 1.5 0.2 0. ]
     [5.  3.2 1.2 0.2 0. ]
     [5.5 3.5 1.3 0.2 0. ]
     [4.9 3.6 1.4 0.1 0. ]
     [4.4 3.  1.3 0.2 0. ]
     [5.1 3.4 1.5 0.2 0. ]
     [5.  3.5 1.3 0.3 0. ]
     [4.5 2.3 1.3 0.3 0. ]
     [4.4 3.2 1.3 0.2 0. ]
     [5.  3.5 1.6 0.6 0. ]
     [5.1 3.8 1.9 0.4 0. ]
     [4.8 3.  1.4 0.3 0. ]
     [5.1 3.8 1.6 0.2 0. ]
     [4.6 3.2 1.4 0.2 0. ]
     [5.3 3.7 1.5 0.2 0. ]
     [5.  3.3 1.4 0.2 0. ]]
    -----------------------
    [[5.1 3.5 1.4 0.2]
     [4.9 3.  1.4 0.2]
     [4.7 3.2 1.3 0.2]
     [4.6 3.1 1.5 0.2]
     [5.  3.6 1.4 0.2]
     [5.4 3.9 1.7 0.4]
     [4.6 3.4 1.4 0.3]
     [5.  3.4 1.5 0.2]
     [4.4 2.9 1.4 0.2]
     [4.9 3.1 1.5 0.1]
     [5.4 3.7 1.5 0.2]
     [4.8 3.4 1.6 0.2]
     [4.8 3.  1.4 0.1]
     [4.3 3.  1.1 0.1]
     [5.8 4.  1.2 0.2]
     [5.7 4.4 1.5 0.4]
     [5.4 3.9 1.3 0.4]
     [5.1 3.5 1.4 0.3]
     [5.7 3.8 1.7 0.3]
     [5.1 3.8 1.5 0.3]
     [5.4 3.4 1.7 0.2]
     [5.1 3.7 1.5 0.4]
     [4.6 3.6 1.  0.2]
     [5.1 3.3 1.7 0.5]
     [4.8 3.4 1.9 0.2]
     [5.  3.  1.6 0.2]
     [5.  3.4 1.6 0.4]
     [5.2 3.5 1.5 0.2]
     [5.2 3.4 1.4 0.2]
     [4.7 3.2 1.6 0.2]
     [4.8 3.1 1.6 0.2]
     [5.4 3.4 1.5 0.4]
     [5.2 4.1 1.5 0.1]
     [5.5 4.2 1.4 0.2]
     [4.9 3.1 1.5 0.2]
     [5.  3.2 1.2 0.2]
     [5.5 3.5 1.3 0.2]
     [4.9 3.6 1.4 0.1]
     [4.4 3.  1.3 0.2]
     [5.1 3.4 1.5 0.2]
     [5.  3.5 1.3 0.3]
     [4.5 2.3 1.3 0.3]
     [4.4 3.2 1.3 0.2]
     [5.  3.5 1.6 0.6]
     [5.1 3.8 1.9 0.4]
     [4.8 3.  1.4 0.3]
     [5.1 3.8 1.6 0.2]
     [4.6 3.2 1.4 0.2]
     [5.3 3.7 1.5 0.2]
     [5.  3.3 1.4 0.2]]

    可以看到,一组相同的数据被消除掉了 

            2.相关系数法:皮尔森相关系数法计算公式:

    等级划分:|r|< 0.4 表示低相关度,0.4 < |r|< 0.7 显著相关 , 0.7 < |r|< 1 高度相关

     

    from sklearn.datasets import load_iris
    from scipy.stats import pearsonr
    
    
    iris = load_iris()
    data = iris.data
    r, p = pearsonr(data[:, 0], data[:, 1]) # 返回值中,r表示相关系数,p表示衡量相关系数的值
    print("r:\n", r)
    print("p:\n", p)
    
    r:
     -0.11756978413300195
    p:
     0.15189826071144835

    2.Embedded(嵌入式)

    决策树,正则化,深度学习

    这个将在后续学习

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  • 数据属性的相关性——三大相关系数(pearson, spearman, kendall) ...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。 person correlation coefficient(皮尔森相关性...

    数据属性的相关性——三大相关系数(pearson, spearman, kendall)

    统计学中的三大相关性系数:pearson, spearman, kendall,他们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)

    一、皮尔逊(pearson)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。

    实例代码

    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    #原始数据
    X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    Y1=pd.Series([0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5])
     
    X1.mean() #平均值# 3.5
    Y1.mean() #2.4
    X1.var() #方差#3.5
    Y1.var() #2.9760000000000004
     
    X1.std() #标准差不能为0# 1.8708286933869707
    Y1.std() #标准差不能为0#1.725108692227826
    X1.cov(Y1) #协方差#3.0600000000000005
     
    X1.corr(Y1,method="pearson") #皮尔森相关性系数 #0.948136664010285
    X1.cov(Y1)/(X1.std()*Y1.std()) #皮尔森相关性系数 # 0.948136664010285
    #dataframe
    df.corr(method='pearson')
    

    二、. 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

    (3)实例代码

    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    #原始数据
    X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    Y1=pd.Series([0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5])
     
    #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')
    print(r,p) #0.942857142857143 0.9428571428571428
    

    三、 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。

    (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
    (3)实例代码

    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    #原始数据
    x= pd.Series([3,1,2,2,1,3])
    y= pd.Series([1,2,3,2,1,1])
    r = x.corr(y,method="kendall") #-0.2611165
    
    展开全文
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    千次阅读 2020-12-28 23:07:11
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  • 相关还有偏相关,偏相关是将其他变量影响予以排除,求两个变量之间的关系。这些用SPSS软件都能做到。 下面说一下这三种相关系数的特点。 1、Pearsoncorrelation coefficient皮尔逊相关系数 它是由卡尔·皮尔逊从...
  • 文本相关性问题就是判断两个文本之间的相关程度,也是搜广推中的重点问题之一。本篇文章主要粗略总结这方面的一些实践经验,包括特征、模型以及部署上需要注意的问题,都是本人在工作中积累的实际经验,非综述类文章...
  • 【计量经济学导论】06. 序列相关性

    千次阅读 2020-10-31 17:15:21
    文章目录 序列相关性 序列相关性的含义 序列相关性的产生原因 序列相关性的后果 序列相关性的检验方法 序列相关性的修正措施 广义最小二乘法 GLS 广义差分法 GD 可行的广义最小二乘法 FGLS 杜宾两步法 科克伦-奥科特...
  • 三大相关性分析之matlab

    万次阅读 2022-02-08 17:50:50
    系数的取值总是在-1到1之间,接近0的变量被成为无相关性,接近1或者-1被称为具有正向或者负向强相关性。 那么皮尔森适用的条件是什么呢? 两个变量之间是线性关系,都是连续数据。 两个变量的总体是正态分布,或接近...
  • 相关性分析原理及代码详细介绍,附python实现代码
  • 1、什么是网站内容相关性 所谓网站内容的相关性,简单来说就是标题和内容的匹配及相关程度。如果标题里面有的关键词而内容里面没有,就是不相关。但仅仅要求标题含有的关键词在页面内容里面也含有是不够的...
  • 数据预处理_数据相关性分析

    千次阅读 多人点赞 2020-04-13 15:54:48
    1、相关性分析是对多个具备相关关系的变量进行分析,从而衡量变量间的相关程度或密切程度 2、相关性可以应用到所有数据的分析过程中,任何事物之间都是存在一定的联系 3、为了更准确描述变量之间的相关程度,通过...
  • 相关性分析【用python&pandas实现】

    千次阅读 2021-07-14 20:53:10
    相关分析是对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个因素的的相关密切程度,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。 判断数据之间的关系,常用的方法有两种:散点图和...
  • 信息检索:相关性

    千次阅读 2018-12-04 16:53:38
    在一份给定的文件里,词频 (term frequency, TF) 的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(分子一般小于分母 区别于IDF),以防止它偏向长的文件。(同一个词语在长文件里可能会比短...
  • Python数据分析:股价相关性什么要分析股价相关度呢,我们来引入一个概念——配对交易所谓的配对交易,是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略,具体的说,是从市场上找出历史股价走势相近的股票进行...
  • 时间序列—相关性和滞后性分析_python

    千次阅读 多人点赞 2022-06-11 09:50:48
    本文讲述了两个时间序列(信号)的相关性分析,可以利用相关性分析进行特征筛选。此外本文还讲了怎么判断时间序列的滞后性的方法。
  • 数据相关性分析

    2021-03-09 22:56:35
    反应的是两个变量之间变化趋势的方向和程度,范围是[-1,1],0是没相关性,负数是负相关,正数是正相关,绝对值越大,相关性。 其中n是等级个数,d是两列变量等级的差数。 from scipy import stats stats....
  • 信号相关性指的是一个信号与它自身或其他信号在各个时刻的相似程度。通过研究信号的相关性,可以在工程实际中有很好的应用,比如声波通信、测距等。通过分析发射出去的信号和接受到回波的信号的
  • 常用相关性分析方法在分析特征间相关性时,常使用的方法是 pandas.DataFrame.corr :DataFrame.corr(self, method=’pearson’, min_periods=1)其中包含的方法主要为:pearson:Pearson相关系数kendall:Kendall秩...
  • 混沌理论是描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌...
  • 双变量相关分析是用来分析两个尺度变量之间是否存在相关性,比如我们可以分析一次考试中学生们的数学成绩和物理成绩是否存在相关性,探究数学、物理成绩之间是否有关联性。 点击双变量(B) 打开双变量相关性窗口: ...
  • 其中,已匹配到的内容,是那些匹配了部分的搜索词的内容,或者完全和搜索词一模一样,这样就算匹配。而这个“像不像”,有一模一样,9分像,3分像的区别,而这个到底有多像,就是相关性相关性评分是一个用数字...
  • 相关性分析是通过对变量的分析,判定两个变量因素的相关程度,然后通过对其中一个因素的引导,来影响另一个因素。需要注意是,一般讨论的相关性分析均指代“线性相关性”。假设我们通过分析发现,用户的网页浏览...
  • print(rDf) 上图中“学习时间”和“分数”之间的相关系数为0.92,说明两者有很相关性,1的是变量与自身的相关系数是1 之所以用相关系数矩阵来表示相关系数,是因为一个可以通过矩阵里面的数直接找到对应拿两个...
  • Datawhale作者:王瑞楠、吴忠、徐韬、田杨军摘要:入门数据挖掘,必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系,帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。数据分析探索...
  • 系数的取值总是在-1到1之间,接近0的变量被成为无相关性,接近1或者-1被称为具有正向或者负向强相关性。 那么皮尔森适用的条件是什么呢? 两个变量之间是线性关系,都是连续数据。 两个变量的总体是正态分布,或接近...
  • 对于所有手指,回归方程式中的确定系数R2几乎为0.7,这表明在RG与回归方程式之间观察到中等或强相关性。 结论:健康人的IP拇指关节和PIP手指关节从食指到小指的周长可以使用计算公式来估计,该计算公式考虑了年龄,...

空空如也

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强相关性是指什么