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  • 2020-03-15 11:47:34

    • 本文全部假设显著性水平为0.05,特殊说明的除外。

    一、分类 & 分类·相关性分析

    分类变量分析方法的选取与数据状态有较大相关性,计数据样本量为n,两变量交叉单元格数据为T。

    1. 卡方检验
      卡方检验科用于对二维列联表的行变量和列变量的相关性检验,只能反应相关统计学意义,无法分析相关性强度
      · 当所有T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验
      · 当T<5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验
      「R语言」> chisq.test(x1,x2)
      样本量不够会提示检测结果可能不准确(Chi-squared approximation may be incorrect):
      在这里插入图片描述
      样本量够大后正常。p值小于0.05,str1与str2之间有显著相关关系。在这里插入图片描述

    2. Fisher精确检验
      可以用于检验任何 R × C R\times C R×C 数据之间的相关关系(也可用于分析2*2数据)。与卡方检验只能拟合近似分布不同的是,Fisher精确检验可以分析精确分布,更适合分析小样本数据。
      · T<1或n<40,则用Fisher’s检验
      「R语言」> fisher.test(x1,x2)
      · R 中fisher.test()可以在任意行列数大于等于2的二维列联表中使用,但不能用于2×2的列联表,2(a/b)×2(s/t)报错如下:
      在这里插入图片描述
      2(a/b)×4(a/b/c/d)可以。p值小于0.05,str1与str3有显著相关性
      在这里插入图片描述
      2(a/b)×3(a/b/c)也行。p值大于0.05,str1和str4没啥关系在这里插入图片描述

    3. Cochran-Mantel-Haenszel检验
      Cochran-Mantel-Haenszel检验的原假设为:两个名义变量(x1,x2)在第三个变量(x3)的每一层中都是条件独立的
      「R语言」> mantelaen.test(x1,x2,x3)

    二、有序 & 有序·相关性分析

    (一)当有序分类不能认为是定距时(比如三等奖和二等奖的差异与二等奖和一等奖的差异一般不同):

    1. Spearman相关
      Spearman相关又称Spearman秩相关,用于检验有序变量(相关性检验对象中至少一个是定序的)或不满足正态分布假设的等间隔数据的关联强度和关联性质。
      「R语言」> cor.test(x1, x2, method = “spearman”) x1, x2均为数值形式变量,为原变量的秩数。
    2. Kendall’s tau-b(肯德尔)等级相关系数
      Kendall’s tau-b 相关系数是用于检验至少有一个有序分类变量关联强度和方向的非参数分析方法。该检验与Spearman相关的应用范围基本一致,但更适用于存在多种关联的数据(如列联表)。

    (二)当可以认为是定距时:

    1. Mantel-Haenszel 趋势检验
      该检验也被称为Mantel-Haenszel 卡方检验、Mantel-Haenszel 趋势卡方检验。该检验根据研究者对有序分类变量类别的赋值,判断两个有序分类变量之间的线性趋势

    三、数值 & 数值·相关性分析

    1. Pearson相关系数
      Pearson相关系数度量了两个连续变量之间的线性相关程度
      「R语言」> cor( x1,x2,method=‘pearson’)

    2. Spearman相关系数
      Spearman等级相关系数可以衡量非线性关系变量间的相关系数,是一种非参数的统计方法,可以用于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据;
      「R语言」> cor( x1,x2,method=‘spearman’)

    3. KKendall秩相关系数
      Kendall秩相关系数也是一种非参数的等级相关度量,类似于Spearman等级相关系数。
      「R语言」> cor( x1,x2,method=‘kendall’)

    • 「R」stata包:chisq.test() , fisher.test(), mantelhaen.test() , cor()
      -cor() 函数最重要的参数为 X,use,method。
      ---- X即指定分析的变量;
      ---- use指定缺失值处理的方法:all.obs则假设不存在缺失数据,遇到缺失数据时将会报错;everything遇到缺失数据时,结果将返回missing;complete.obs进行行删除;pairwise.complete.obs则成对删除
      ---- method指明计算相关系数的方法:pearson、spearman、kendall

    四、分类 & 有序·相关性分析

    (一)有序变量 X 1 X_1 X1 & 二分类变量 X 2 X_2 X2

    1. 无因果关系:
      1.1 Biserial秩相关:
      Biserial秩相关可以用于分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。在用二分类变量预测有序分类变量时,该检验又称为Somers’ d检验。此外,Mann-Whitney U检验也可以输出Biserial秩相关结果。

    2. 有序变量为因变量:
      2.1 有序Logistic回归
      有序Logistic回归在本质上并不是为了分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。但我们仍可以用有序logistic回归及其对应的OR值判断这两类变量之间的统计学关联。

    3. 二分变量为因变量:
      3.1 Cochran-Armitage 检验
      Cochran-Armitage 检验又称Cochran-Armitage 趋势检验,常用于分析有序分类自变量和二分类因变量之间的线性趋势。该检验可以判断随着有序分类变量的增加,二分类因变量比例的变化趋势,是对其线性趋势的统计学分析。
      3.2 Mantel-Haenszel卡方检验:
      Mantel-Haenszel卡方检验也称线性趋势检验(Test for Linear Trend)或定序检验(Linear by Linear Test)。要求一个变量是有序的,另一个变量可为二分类也可为多分类。
      3.3 Cochran-Armitage趋势检验:
      Cochran-Armitage 趋势检验要求一个变量是有序分类变量,另一个变量是二分类变量。

    (二)有序变量 X 1 X_1 X1 & 多分类变量 X 2 X_2 X2

    1. Mantel-Haenszel卡方检验:
      Mantel-Haenszel卡方检验也称线性趋势检验(Test for Linear Trend)或定序检验(Linear by Linear Test)。要求一个变量是有序的,另一个变量可为二分类也可为多分类。

    五、分类 & 数值·相关性分析

    (一)数值变量 X 1 X_1 X1 & 二分类变量 X 2 X_2 X2 t t t 检验等

    1. Point-biserial 相关性分析
      Point-biserial相关是Pearson相关的一种特殊形式,适用于分析二分类变量和连续变量之间的相关性
    2. t t t 检验 :
      相当于检验不同 X 2 X_2 X2对应的 X 1 X_1 X1是否有差异,有显著差异则相关,无显著差异则无法说明其相关(运用假设检验的原因不能直接说不相关)。注意这里的 p 值代表检验结果显著程度,与相关程度无直接关系。

    (二)数值变量 X 1 X_1 X1 & 多分类变量 X 2 X_2 X2:单因素方差分析等

    1. ANOVA:
      跟 t 检验一个原理,就是分类变量的类别超过2类后也适用。p 值小于显著水平则两变量具有一定的相关性,若 p 值大于显著性水平则无法证明两变量具有相关性(运用假设检验的原因不能直接说不相关),同样 p 值代表检验结果显著程度,与相关程度无直接关系。

    六、有序 & 数值·相关性分析

    没有专门针对有序变量和数值变量相关性分析的方法,一般将连续变量视为有序变量,按照有序 & 有序的方法进行分析

    • 相关关系不是因果关系,相关关系是对称的。如果a和b是正相关关系,a会随着b的增加而增加,那么反过来b也会随着a的增加而增加,无论发现哪种现象,都能说明a和b之间存在正相关关系。本文评论中很多朋友纠结于x是什么,y是什么,实际上如果只是研究相关关系,x与y是可以互换的,关于相关关系的结论不会受影响。但如果朋友们研究的是因果关系,那么单纯相关分析是不足够的,需要更为进阶的模型来辅助研究。
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    两个变量之间存在确定性:关系和不确定关系(会存在一定的波动范围),就好比你的亲生母亲绝对只有一个,而你的亲叔叔可能有好几个(可以在1叔—4叔之间波动)

    相关性一般分为   1:强正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而增加,增加幅度很明显)

    2:弱正相关关系   (一个值会随着另一个值的增加而稍增加,增加幅度不太明显,但是有变化趋势)

    3:负正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而减少,减少幅度很明显)

    4:弱负相关关系   (同弱正相关关系一个原理)

    5:非线性相关关系 (说明两个变量之间没有明显的线性关系,却存在着某种非线性关系,比如:曲线,S型,Z型等等)

    6:不相关   (两者之间,没有相关性)

    两变量的相关性研究,相对来说,比较容易,如果是多变量之间的相关性研究,会比较复杂一些,因为要确定哪些是显著的,哪些是不显著的,以及相关系数的大小(强弱等),深入研究,可能会涉及:回归分析 和 因子分析。

    废话说了一堆,下面开始进入主题,以“肺活量数据”为例,分析体重和肺活量之间是否存在相关性,以及相关性的强弱等,数据如下所示:

    先对两个变量之间的关系进行初步评估,采用“图形构建器“进行初步评估,打开SPSS,点击”图形——图标构建程序——选择散点图

    进入如下所示界面:

    选择“简单散点图” 将“简单散点图”拖动放入 上面右侧的“空白处” 将 体重变量拖入右侧作为X轴, 将肺活量拖入右侧作为Y轴,得到如下所示的界面:

    点击确定,会得到“相关性的散点图”,如下所示:

    从上图可以看出,两个变量之间,很明显存在相关性,随着“体重”的增加,肺活量也呈现出“增加”的趋势 (属于 正相关关系),下面进一步研究两者相关性的强弱

    点击“分析——相关——双变量,进入如下所示的界面:

    将“体重”和“肺活量”两个变量,分别拖入右侧框内,在相关系数 一栏中,勾选“pearson,   kendall   以及spearman 三个选项

    显著性检验中,随便勾选哪一个都可以,因为我们已经确立两者之间呈现正相关关系,所有,采用“单侧检验”也是可以的,勾选“标记显著性相关”点击确定,得到如下结果:

    结果分析:

    1:从相关性的表格中可以看出:在0.01水平下,显著相关,(因为0.00<0.01)并且呈现出明显的“正相关关系”

    2:从相关系数表中可以看出:kendall  ,spearman 两种方式都呈现出相关性,

    pearson相关系数采用的是“参数统计方法” 后面的 kendall, spearman 采用的是“非参数统计方法”。

    这三种不同的形式,得出的相关系数值也不同,分别为:0.736, 0.594, 0.744 三个值,分别代表了相关强弱

    展开全文
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    变量相关性分析
      接下来,我们尝试对变量和标签进行相关性分析。从严格的统计学意义讲,不同类型变量的
    相关性需要采用不同的分析方法,例如连续变量之间相关性可以使用皮尔逊相关系数进行计算,
    而连续变量和离散变量之间相关性则可以卡方检验进行分析,而离散变量之间则可以从信息增益
    角度入手进行分析。但是,如果我们只是想初步探查变量之间是否存在相关关系,则可以忽略变
    量连续/离散特性,统一使用相关系数进行计算,这也是pandas中的.corr方法所采用的策略。
    计算相关系数矩阵
      当然,首先我们可以先计算相关系数矩阵,直接通过具体数值大小来表示相关性强弱。不过
    需要注意的是,尽管我们可以忽略变量的连续/离散特性,但为了更好的分析分类变量如何影响标
    签的取值,我们需要将标签转化为整型(也就是视作连续变量),而将所有的分类变量进行哑变
    量处理:
    在这里插入图片描述
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    #柱状图展示相关性
    # 当然,很多时候如果特征较多,热力图的展示结果并不直观,此时我们可以考虑进一步使用
    #柱状图来进行表示
    plt.figure(figsize=(15,6))
    df_dummies["Churn"].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')
    

    在这里插入图片描述

    3.探索性数据分析
      当然,直接计算整体相关系数矩阵以及对整体相关性进行可视化展示是一种非常高效便捷的
    方式,在实际的算法竞赛中,我们也往往会采用上述方法快速的完成数据相关性检验和探索工
    作。不过,如果是对于业务分析人员,可能我们需要为其展示更为直观和具体的一些结果,才能
    有效帮助业务人员对相关性进行判别。此时我们可以考虑围绕不同类型的属性进行柱状图的展示
    与分析。当然,此处需要对比不同字段不同取值下流失用户的占比情况,因此可以考虑使用柱状
    图的另一种变形:堆叠柱状图来进行可视化展示

    fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,6),dpi=100)
    #柱状图
    plt.subplot(121)
    sns.countplot(x="gender",hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=True)
    plt.xlabel("Gender")
    plt.title("Churn by Gender")
    #第一种方式
    #x: x轴上的条形图,以x标签划分统计个数
    
    #y: y轴上的条形图,以y标签划分统计个数
    
    #hue: 在x或y标签划分的同时,再以hue标签划分统计个数
    plt.subplot(122)#堆叠柱状图
    sns.countplot(x="gender",hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=False)
    plt.xlabel("Gender")
    plt.title("Churn by Gender")
    '''x: x轴上的条形图,以x标签划分统计个数
    
    y:y轴上的条形图,以y标签划分统计个数
    
    hue:在x或y标签划分的同时,再以hue标签划分统计个数
    
    data:df或array或array列表,用于绘图的数据集,x或y缺失时,data参数为数据集,同时x或y不可缺少,必须要有其中一个
    
    order, hue_order:分别是对x或y的字段排序,hue的字段排序。排序的方式为列表
    
    orient:强制定向,v:竖直方向;h:水平方向
    
    palette:使用不同的调色板
    
    ax:画子图的时候'''
    

    注,此处堆叠图简单理解其实就是纯粹的重合,并不是上下堆叠,而是深色柱状图
    覆盖在浅色柱状图的上面
    在这里插入图片描述
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    #首先是账户统计信息
    col_2 = ["OnlineSecurity", "OnlineBackup", "DeviceProtection", "TechSupport", 'StreamingTV', 'StreamingMovies']
    fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(24,20),dpi=100)
    #柱状图
    for idex,col in enumerate(col_2):
        plt.subplot(2,3,idex+1)#2行2列第几个
        sns.countplot(x=col_2[idex],hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=False)
        plt.xlabel(col_2[idex])
        plt.title("Churn by"+col)
    

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    由于核密度估计是对变量分布的一种估计,因此不会受到变量当前取值范围的影响,该曲线会在
    一个更大的取值范围内对变量分布进行估计。并且由于是概率密度分布的估计(即曲线下方面积
    为1),因此也会更加适合进行对比分析。
      通过上述对比分析不难发现,月度消费金额较大的用户更容易流失,而在过去的一个季度
    内,总金额消费较小的用户更容易流失。当然该结论也和此前进行的相关性检验结果一致。
      至此,我们就完成了对每个变量的单独分析。当然,如果能获取更多的实际业务背景知识,
    则能够进行更加深入的数据分析与用户挽留策略的制定。不过需要知道的是,无论是作为实际建
    模预测项目,还是结合实际业务进行数据分析,在完成数据清洗后对变量进行相关性分析,都是
    了解数据情况的重要手段,也是所有建模过程中必备的环节。在后续的内容中,我们也将在此基
    础上进一步来进行特征工程以及模型训练的相关工作,最终借助模型,来进行实时的用户流失预
    测,并且根据最终的模型结果来更精确的判别变量重要性,以及根据模型方程来判断变量影响流
    失概率的量化结果

    展开全文
  • 不同类型特征变量之间相关性分析

    千次阅读 2022-01-01 19:22:13
    站在2022的第一天想说点...但是,在日常数据分析实践中,由于数据源的特征分布情况,特征相关性分析往往是针对连续变量与连续变量,如pearson相关系数等,而对分类变量的相关性较少关注。本文基于SAS实操,介绍下不同类

    站在2022的第一天想说点啥总结却迟迟不知道该如何下笔,年前的立的各种风控技能Flag还没一一勾除又有新的Flag要立,风控人不容易…不管怎样,学习总是必要的,今天带来番茄风控2022年第一篇实操干货。
    在数据分析过程中,对特征变量的相关性分析是一项重要工作,尤其是在数据建模场景,特征的相关性分析是变量筛选的一种典型方法。但是,在日常数据分析实践中,由于数据源的特征分布情况,特征相关性分析往往是针对连续变量与连续变量,如pearson相关系数等,而对分类变量的相关性较少关注。本文基于SAS实操,介绍下不同类型特征之间的相关性分析,分为三个部分:连续变量与连续变量、连续变量与分类变量、分类变量与分类变量。
    现有一份excel测试数据,样本量2000,特征数13个,其结构如下图所示:
    在这里插入图片描述
    【图1:样本数据(前10条)】

    通过以下代码进行excel数据导入,生成SAS数据集,并对数据的特征类型分布通过报表展示:
    在这里插入图片描述
    生成特征类型报表如图2所示,包括变量名称、类型、长度、标签等信息:
    在这里插入图片描述 【图2:特征类型】

    1、连续变量与连续变量
    衡量连续变量与连续变量的相关性程度有多个参数,包括pearson、spearman、 kendall、hoeffding系数等,其中pearson是参数度量方法,spearman、kendall、hoeffding是非参数度量方法。在实际数据分析工作中,我们经常使用的是person系数或spearman系数。

    从图2信息可知,变量X1、X4X10均为连续型变量,我们通过SAS中的corr过程步分析变量X4X10与X1之间的线性相关程度。
    在这里插入图片描述
    代码运行后生成报表如图3~4所示,包括变量基本信息、统计信息(最大值、最小值、平均值、中位数、标准差等)、pearson系数、spearman系数。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    【图3: 统计信息】
    在这里插入图片描述
    【图4 :相关系数】

    从上表可知,变量X4~X10与变量X1的相关性依次减弱,pearson系数与pearson系数均呈现同样规律。变量X1(年龄)与X4(信用卡额度)的相关性相对较强,从pearson系数0.12149与spearson系数0.23105均得以体现,同时p值(<0.0001)检验均远小于0.1。X1与X6、X7、X10的相关性均较弱,相关系数低于0.04,p值检验均大于0.1。

    为了更有效评估连续变量之间的相关性,综合对比pearson系数与pearson系数更为合理些。例如,某两个变量之间的pearson系数较大,而pearson系数较小,则不能单从某一个系数大小评估其相关性程度。

    2、连续变量与分类变量
    连续变量与分类变量相关性程度的评估方法,有T检验、方差分析等。在SAS语言的统计分析中,主要取决于分类变量的类别数。若对比分类变量两个类别的差异,可以使用SAS中的ttest(T检验)过程;若比较分类变量多个类别的差异,可以使用anova(方差分析)过程。
    T检验是通过T分布理论与假设检验原理进行样本均值与总体均值的比较,以及进行两样本均值的比较;方差分析是用于检验两组或两组以上样本的均值是否具有显著性差异性的一种数理统计方法。

    2.1 二分类变量与连续变量
    从图2的特征类型信息可知,变量Y(好坏标签)是二分类变量,X5(最近3个月通话次数)是连续型变量,我们通过SAS中的ttest过程步分析变量X2与X5之间的相关性程度。
    在这里插入图片描述
    代码运行后生成报表如图5~ 6所示,包括变量统计信息(最大值、最小值、平均值、标准差、标准误差等)、置信区间、T检验、方差等价性检验。
    在这里插入图片描述
    图5: 统计信息与置信区间
    在这里插入图片描述
    【图6 :T检验与方差等价检验】

    根据生成的报表信息,我们来对结果指标进行解读。首先,看图6的“方差等价检验”结果,p值为0.1161,在0.1置信水平下,接受原假设,认为方差相等。然后,看图6 的“T检验”结果,在“方差”为“等于”的一行,对应p值为0.0003,在0.1置信水平下,拒绝原假设,认为变量Y的“0”和“1”两个群体间的“X5(最近3个月通话次数)”信息有显著性差异。最后,综上说明变量X5(最近3个月通话次数)可以作为区分Y变量(0或1)的一个有效特征,即两个变量之间有较好的相关性。

    2.2 多分类变量与连续变量
    以上是采用T检验,举例(Y与X5)对二分类变量与连续变量进行相关性分析。现选取多分类变量X3(学历)与连续变量X9(最近1年银行卡交易次数),通过SAS中的anova过程(方差分析)说明多分类变量与连续变量的相关性程度。
    在这里插入图片描述

    代码运行后生成报表如图7~9所示,包括方差分析、盒型图、方差齐性检验。根据图7方差分析结果可知,p值为0.9106,接受原假设,认为变量X3(学历)在7种不同水平下的X9(最近1年银行卡交易次数)信息没有显著性差异。从图9方差齐性检验结果可知,p值为0.9379,满足方差齐性检验,认为变量X3(学历)在7种不同水平下的X9(最近1年银行卡交易次数)信息没有较强的关联关系。图8变量盒型图则展示变量X3(学历)不同类别在X9(最近1年银行卡交易次数)的分布情况。
    在这里插入图片描述
    【图7:方差分析】
    在这里插入图片描述
    【图8:变量盒型图】
    在这里插入图片描述
    【图9:方差齐性检验】

    3、分类变量与分类变量
    分类变量之间的相关性检验,其理论基础为卡方检验分析,在SAS中以freq过程步(频数统计)实现分类变量相关性的分析过程。现选取分类变量X2(性别)与分类变量Y(好坏标签),对分类变量之间的相关性程度分析进行说明。
    在这里插入图片描述
    代码运行后生成如图10~13所示,包括变量交叉频数表、卡方检验、Fisher检验、优比信息,其中Fisher检验结果仅对于两个二分类变量输出,本例选取的两个分类变量均为二分类变量,即变量X2(性别)取值“男”与“女”,变量Y(好坏标签)取值“0”和“1”。
    在这里插入图片描述
    【图10:变量交叉频数 】

    在这里插入图片描述
    【图11:卡方检验】

    在这里插入图片描述
    【图12: Fisher检验】

    在这里插入图片描述【图13:优比信息】

    由图11卡方检验结果可知,p值为0.3371,在0.1置信水平下,接受原假设,认为分类变量X2(性别)与Y(好坏标签)无关联关系。由图12的Fisher检验可知,p值为0.3781,在0.1的置信水平下,接受原假设,认为X2(性别)与Y(好坏标签)无关联关系。由图13优化比信息可知,变量优比值为0.8537,而95%的置信区间为[0.6179, 1.1795],区间范围包含1,说明优比与1无显著性差异,即认为X2与Y无关联关系。综合以上三项指标,均说明X2(性别)与Y(好坏标签)无较强关联关系。

    本文进一步的实操内容,更有相关的数据集提供给大家练习,详细的数据可以到星球进行下载学习:

    在这里插入图片描述
    另外关于本文中所提到的SAS相关的内容,更全面的系统知识可关注:
    第一期的《SAS数据分析训练营》。
    在这里插入图片描述

    最后,感谢所有童鞋过去一年对番茄风控的关注~

    祝大家元旦节快乐!

    展开全文
  • 二值类别变量相关性分析目前,在相关性分析领域,主要使用的技术指标有pearson相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数。三者有一共同的特点,它们都是通过两组数据的元素大小来刻画相关性,也即同增同减的...
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  • R语言之相关性分析(示例代码)

    千次阅读 2021-05-26 04:18:34
    变量或两组变量之间的联系,对于连续变量称为相关性,对于分类变量称为关联性。一、连续变量间的相关性常用命令及选项如下使用方法如下:1.计算相关系数及相关系数矩阵> cor(count,speed)[1] 0.7237206> ...
  • 概念 相关性分析:两个连续变量之间的关系检验。 Pearson相关系数:衡量两个变量的线性相关关系;...卡方检验:两个分类变量的分析,是否相关,不能表示强弱。 Python例子 连续变量 代码如下: from statsmo
  • 文章目录一、简单相关性分析1、变量间的关系分析(1)函数关系(2)相关关系i、平行关系ii、依存关系iii、两者关系2、简单相关分析(1)计算两变量之间的线性相关系数i、协方差定义、柯西-施瓦尔兹不等式a、协方差...
  • [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...3、对两反映属性的分类变量,若有一份随机样本,可做交叉分类的频数表,利用独立性卡方检验和列联表系数来描述关联性。 4、相关系数和列联系数的计算都是基于一份
  • 拓展Excel数据分析功能 选择excel加载项: 勾上分析工具库: 分析相关系数 数据分析 - 相关系数 - 选择输入范围 - 输出范围 点击确认计算出相关R值 :R值0.4~0.6属于弱相关 计算R方:插入散点图 ...
  • Python数据科学:相关分析

    千次阅读 2021-01-29 11:58:40
    目前手上有两本书,一本《利用Python进行数据分析》,一本《Python数据科学》。app对于学习什么东西,都有它的「道」和「术」。「道」即原理,「术」即技巧。dom经过这几天翻阅这两本书,发现前者更像一本工具书。...
  • 多变量分析方法与相关分析

    千次阅读 2021-08-04 17:11:02
    自变量为分类变量或分类+连续变量,可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析。 2)因变量为分类变量(建立的模型称为分类预测模型),当自变量为连续变量(或连续+分类变量)时,可选用判别分析、Logistic、...
  • 个分类变量间的关系,无法直接使用常见的皮尔逊相关系数来表述,采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理,当分类变量的取值较时,列联表频数的形式就变得更为复杂,很难从中归纳出变量间的关系。对应分析...
  • 如何选择相关性分析方法

    千次阅读 2021-07-15 08:50:48
    相关性分析主要用于:(1)判断两个或多个变量之间的统计学关联;(2)如果存在关联,进一步分析关联强度和方向。比如,是否学历越高生活幸福指数越高?高强度锻炼是否会降低血清c反应蛋白? 确定好两个变量之间...
  • python相关性分析

    千次阅读 2022-03-19 21:26:55
    肯达相关系数(kendall):Kendall相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。 斯皮尔曼相关系数(spearman):spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关...
  • 本次,介绍一下相关性分析以及相关性分析可视化常用方法。 0. 相关数据 library(learnasreml) library(tidyverse) data(fm) str(fm) dd = fm %>% select(-c(1:5)) head(dd) 1. 相关性分析 1.1 R语言默认函数...
  • 数据指标间相关性分析

    千次阅读 2021-11-09 21:15:09
    最近想做一自动化分析指标间相关性系数的东西,不知道能做什么东西,因为连怎么进行相关性分析都不会…… 所以就从头呗,先了解相关性分析,嘿嘿。 1、计算相关性系数判断: r值代表相关性强度,取值范围为[-1,...
  • 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...
  • 相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2020-12-20 14:13:02
    相关性分析1、方差分析1.1、相关术语:1.2、方差分析基本假定:1.3、原理:1.4、实例:1.4.1、解题第一步:提出假设1.4.2、解题第二步:构造检验统计量1.4.3、解题第三步:统计决策1.4.4、解题第四步:关系强度测量2...
  • 相关性分析原理及Python实战

    千次阅读 2021-04-27 09:59:49
    相关性分析我们常说的相关性分析是分析两个变量之间线性相关程度的方法,其相关性强度的度量即为相关性系数。现实中很事物间都拥有或多或少的相关性,例如,房屋面积对价格的影响,节假日对销量变化的影响等等。1...
  • 再说相关性分析

    千次阅读 2020-06-25 16:36:16
    或者多个变量,或者变量变量之间吧的关联程度,都可以,就是说A和B之间肯定存在着某种关系,确定的关系我们用函数就可以描述出来了,而这种不稳定、不确定、不精确变化的关系我们就称之为相关关系。 比如不久前的...
  • 分类变量和连续变量的相关性度量

    万次阅读 2015-10-01 12:37:00
    本文主要参考《R语言实战》中第七章内容。首先来看一下分类变量的探索。R提供了多种检验类别型变量(因子)独立性的方法,主要有卡方独立性检验、Fisher精确检验和Cochr...
  • 基于相关性分析和主成分分析的变量筛选方法主成分分析法 指标筛选既然在课程专题四中讲到主成分分析法,那么这里再进一步介绍主成分分析法,概括起来说,主成分分析主要由以下几方面的作用。主成分分析能降低所...
  • 相关性分析原理及代码详细介绍,附python实现代码
  • 用Excel做相关性分析

    千次阅读 2020-09-17 20:37:00
    一、概念理解相关关系:变量之间存在着的非严格的不确定的关系,对它们进行深层次的分析,观察它们的密切程度。相关性分析:对变量之间相关关系的分析,即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析,...

空空如也

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多个分类变量的相关性分析

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