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  • [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...

    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,以描述两变量的相关关系。

    3、对两个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双变量随机样本,尽管将多组样本比较的资料带入公式也能计算,但计算结果并不是总体相关系数的估计值,没有任何意义。

    5、相关系数与列联系数只能描述两变量间在数量上的联系并不意味着物理、心理或生理上的联系,联系更不意味这因果。




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  • R语言相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2019-11-12 22:52:00
    文章目录@[toc]Pearson相关系数(积差相关系数)适用条件Spearman等级相关系数适用条件Kendall...相关性分析就是通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接的联系。 常见相关性指标 Pearson相关系数(积差相关系数) ...

    相关性分析就是通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接的联系。

    常见相关性指标

    • Pearson相关系数(积差相关系数)
    • Spearman等级相关系数
    • Kendall’s Tau相关系数
    • 偏相关

    Pearson相关系数(积差相关系数)

    Pearson相关系数是用于表示相关性大小的最常用指标,数值介于-1~1之间,越接近0相关性越低,越接近-1或1相关性越高。正负号表明相关方向,正号为正相关、负号为负相关。

    适用条件

    • 两个正态分布的连续变量

    Spearman等级相关系数

    又称为秩相关系数,利用两变量的秩次大小来进行分析,属于非参数统计方法。

    适用条件

    • 适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的连续变量。
    • 也可以用于有序分类变量的之间的相关性测量。

    Kendall’s Tau相关系数

    Kendall’s Tau相关系数是一种非参数检验。

    适用条件

    • 适用于两个有序分类变量。

    偏相关

    当要进行相关性分析的两个变量其取值受到其他变量影响时,可以利用偏相关分析对其他变量进行控制,在控制其他变量基础之上进行这两个变量之间相关性分析。

    适用条件

    • 考虑第三方影响的两个变量之间的相关性分析。

    R语言实现

    Pearson、Spearman、Kendall

    Pearson、Spearman、Kendall相关系数都可以通过cor函数实现,cov协方差函数参数同cor函数。

    协方差是相关分析中一个重要概念,方差是协方差的一种特殊存在。样本协方差是离均差乘积在样本中的平均,可以近似反映变量x与变量y之间的联系强弱和方向。协方差可以引出相关分析概念。

    协方差的大小与x、y的量纲有关。

    函数格式基本为:
    cor(x,use=,method=)

    参数描述
    x矩阵或数据框
    use指定缺失数据的处理方式。可选项:all.obs(假设不存在缺失数据)、everything(数据存在缺失值时,相关系数计算结果会显示missing)、complete.obs(行删除)、pairwise.complete.obs(成对删除)
    method指定相关系数的类型。可选类型为pearson、spearman、kendall

    默认为use=‘everything’,method=‘pearson’

    示例

    • 数据集

    state.x77:R语言自带美国50州1977年的人口、收入、文盲率、预期寿命、谋杀率和高中毕业率数据。

    #选中state.x77数据集收入与高中毕业率变量
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #协方差
    cov(states)
                Income    HS Grad
    Income  377573.306 3076.76898
    HS Grad   3076.769   65.23789
    #相关性分析
    cor(states)
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.6199323
    HS Grad 0.6199323 1.0000000
    #spearman相关
    cor(states,method = 'spearman')
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.5104809
    HS Grad 0.5104809 1.0000000
    #结果显示,收入与高中毕业率有较高相关性
    

    偏相关

    使用ggm包pcor()函数计算偏相关系数。

    函数调用格式为:

    pcor(u,s)

    其中,U为一个数值向量,前两个数值表示要计算相关系数的变量下标,其余变量为条件变量下标。S为变量的协方差矩阵。

    #载入ggm包
    library(ggm)
    #生成数据集
    states <- state.x77[,1:6]
    #获取数据集各变量名称
    colnames(states)
    [1] "Population" "Income"    
    [3] "Illiteracy" "Life Exp"  
    [5] "Murder"     "HS Grad"   
    #计算偏相关
    pcor(c(1,5,2,3,6),cov(states))
    [1] 0.3462724
    #结果显示,在控制了收入、文盲率个高中毕业率影响时,人口和谋杀率之间的相关系数为0.346
    

    相关性显著性检验

    使用cor.test()函数对单个Pearson、Spearman、kendall相关系数进行检验。

    函数格式为:

    cor.test(x,y,alternative=’’,method=)

    其中,xy为要检验相关性的变量,alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验(‘two.side’、‘less’、‘greater’)。method用以指定要计算的相关类型(Pearson、Spearman、kendall)。

    #检验预期寿命与谋杀率相关性。
    cor.test(states[,3],states[,5])
    
    	Pearson's product-moment
    	correlation
    
    data:  states[, 3] and states[, 5]
    t = 6.8479, df = 48, p-value =
    1.258e-08
    alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     0.5279280 0.8207295
    sample estimates:
          cor 
    0.7029752
    #结果显示,P大于0.05。即两者之间相关性微乎其微。
    

    cor.test()每次只能检验一种相关关系。

    psych包中corr.test()可以一次检验多种。

    library(psysh)
    corr.test(states,use = 'complete')
    #结果太大,不再展示
    

    相关性可视化

    这里只展示最简单的相关性可视化方法。
    详细内容见绘图文章板块

    最简单两个连续变量相关性可视化用散点图表达。

    使用plot()函数即可。

    #选中变量收入与高中毕业率
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #绘图
    plot(states)
    

    在这里插入图片描述

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  • 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...

    一、简单相关性分析

    1、变量间的关系分析

    变量之间的关系可分为两类:函数关系、相关关系。

    (1)函数关系

    存在完全确定的关系

    (2)相关关系

    不存在完全确定的关系:虽然变量间有着十分密切的关系,但是不能由一个或多个变量值精确的求出另一个变量的值,称为相关关系,存在相关关系的变量称为相关变量
    相关变量的关系也可分为两种:平行关系、依存关系

    i、平行关系

    • 两个及以上变量间相互影响
    • 相关分析是研究呈平行关系的相关变量之间的关系

    ii、依存关系

    • 一个变量变化受另一个变量的影响
    • 回归分析是研究呈依存关系的相关变量之间的关系

    iii、两者关系

    回归分析和相关分析都是研究变量之间关系的统计学课题,两种分析方法相互结合和渗透
    在这里插入图片描述

    2、简单相关分析

    • 相关分析:通过对大量数字资料的观察,消除偶然因素的影响,探求现象之间的相关关系的密切程度和表现形式
    • 主要研究内容:现象之间是否相关、相关的方向、密切程度等,不区分自变量与因变量,也不关心各变量的构成形式
    • 主要分析方法:绘制相关图、计算相关系数、检验相关系数

    (1)计算两变量之间的线性相关系数

    • 所有相关分析中最简单的就是两个变量间的线性相关,一变量数值发生变动,另一变量数值会随之发生大致均等的变动,各点的分布在平面图上大概表现为一直线;
    • 线性相关分析,就是用线性相关系数来衡量两变量的相关关系和密切程度
    • 给定二元总体(X,Y)
      • 总体相关系数用ρ表示:
      • 在这里插入图片描述
      • 在这里插入图片描述
      • 在这里插入图片描述
      • cov(X,Y)是x与y的协方差

    i、协方差定义、柯西-施瓦尔兹不等式

    a、协方差定义

    设(X,Y)是二维随机变量,若E[(X-E(X))(Y-E(Y))]存在
    则称cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))],叫X与Y的协方差,也叫X与Y的相关(中心)矩
    即X的偏差(X-E(X))与Y的偏差(Y-E(Y))乘积的期望
    解读:

    • 当cov(X,Y)>0,X的偏差(X-E(X))与Y的偏差(Y-E(Y)),有同时增加或同时减少的倾向,又由于E(X)和E(Y)都是常数,所以就能够等价于X与Y有同时增加或减少的倾向,称X与Y正相关
    • 当cov(X,Y)<0,X的偏差(X-E(X))与Y的偏差(Y-E(Y)),有X增加Y减少的倾向,或Y增加X减少的倾向,称X与Y负相关
    • 当cov(X,Y)=0,称X与Y不相关,这时可能是X与Y取值毫无关联,也可能是某种特殊的非线性关系
    b、柯西-施瓦尔兹不等式

    根据柯西-施瓦尔兹不等式
    在这里插入图片描述
    变形得ρx,y在区间[-1,1]
    ρx,y是没有单位的,因为分子协方差的量纲除以了分母的与分子相同的量纲

    • 两变量线性相关性越密切,|ρx,y|越接近于1
    • 两变量线性相关性越低,|ρx,y|越接近于0
    • |ρx,y|=0的情况跟上面cov(X,Y)=0情况一样,两变量取值毫无关联或有某种特殊的非线性关系

    协方差与相关系数的关系,就像绝对数与相对数的关系(绝对数相当于统计中常用的总量指标;相对数是两个有联系的指标的比值,从数量上反应两个相互联系的现象之间的对比关系。)

    ii、Pearson相关系数(样本线性相关系数)

    一般用样本线性相关系数来估计总体线性相关系数,数据必须服从正态分布
    设(X,Y)是二元总体,简单随机抽样(x1,y1),(x2,y2),……(xn,yn)
    样本均值:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    样本方差:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    样本协方差:
    在这里插入图片描述
    样本相关系数:
    在这里插入图片描述
    lxx为x的离差平方和,lyy为y的离差平方和,lxy为x与y离差乘积之和(可正可负)
    实际计算可按下面简化:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    python代码(人的身高体重相关性关系):

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x=np.array([171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164])
    y = np.array([57,64,41,38,35,44,41,51,57,49,47,46])
    np.corrcoef(x,y)
    plt.scatter(x,y)
    plt.show()
    

    结果:

    array([[1.        ,0.95930314],
           [0.95930314,1.        ]])
    

    r>0,则体重和身高呈正相关性

    注意:数据不服从正态分布时–spearman相关系数

    皮尔森相关系数只能用于分析服从正态分布的连续变量的相关性,对于不服从正态分布的变量,可采用Sperman秩相关系数进行相关性分析。

    Sperman秩相关系数,也称等级相关系数。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。

    计算逻辑:对两个变量的取值按照从小到大顺序编秩,如果两个值大小相等,则秩次为(index1+index2)/2,

    不管Pearson还是spearman,都使用pandas中的corr()函数

    iii、ρ=0,相关系数的假设检验

    a、引入假设检验的原因
    • r与其他统计指标一样,也会有抽样误差。从同一总体内抽取若干大小相同的样本,各样本的样本相关系数总会有波动。即根据样本数据是否有足够的证据得出总体相关系数不为0的结论(判断得出的结论是否准确的,不是假的)
    • 要判断不等于0的r值是来自总体相关系数ρ=0的总体,还是来自ρ不等于0的总体,必须进行显著性检验
    • 因为样本间没有线性相关性,可能会杂乱无章,也可能呈现出一些非线性关系(更高阶的关系pearson相关系数不能表示出来)
    • 所以r的显著性检验可以用双侧 t 检验来进行

    iv、t-检验的解读

    a、简历检验假设

    在这里插入图片描述

    b、构造 t 统计量,计算相关系数 r 的 t 值

    在这里插入图片描述
    此 t 近似服从t(n-2)分布,如果数据严格服从二元正态分布
    在这里插入图片描述

    Γ是gamma函数,F1(a,b;c;d)是高斯超几何函数
    当总体相关系数ρ=0时(假定两个随机变量时正态相关的),
    样本相关系数r的密度函数为:在这里插入图片描述
    B是beta函数,此密度函数碰巧就是统计量 t ,就是自由度为n-2的 t 分布;

    c、计算 t 值和 P ,作结论

    R语言中有cor.test()函数
    相关系数的显著性是与自由度(n-2)有关,也就是与样本数量n有关。
    样本量小,相关系数绝对值容易接近于1,样本量大,相关系数绝对值容易偏小;
    所以,我们要拿到充分大的样本,就能把相关系数r作为总体相关系数ρ,这样就不必关心显著性检验的结果了。

    3、深度探讨ρ=0

    Pearson相关系数无法度量非线性关系的强度。

    二、多变量相关性分析(一个因变量和多个自变量)

    多变量基于双变量

    1、偏相关或复相关

    • 简单相关:研究两变量之间的关系
    • 偏相关或复相关:研究三个或者三个以上变量的关系

    2、意义与用途

    有些时候,我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系,并不想拟合建立它们的回归模型,也不需要区分自变量和因变量,这时可用相关性分析。

    3、分析方法

    (1)样本相关系数矩阵、相关系数检验

    设x1,x2…xn,来自正态总体Np(u,σ2)容量为n的样本,其中每个样本x有p各观测
    分别计算两两样本之间的简单相关系数rij,它们构成的矩阵就是:
    在这里插入图片描述
    由于每个变量跟自己的相关系数就是1,即:
    在这里插入图片描述
    其中,(rij)pxp就是两个变量的简单相关系数
    在这里插入图片描述
    R语言中,使用cor(x) 得到相关系数矩阵,corr.test(x)进行相关系数检验(得到t检验矩阵),Probability values得到p值(置信度)矩阵

    (2)复相关分析

    • 实际分析中,一个变量(y)往往要受到多种变量(x1,x2,…x4)的综合影响,
    • 所谓复相关,就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系
    • 度量复相关程度的指标是复相关系数
    • 多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算,只能通过间接测算

    复相关系数的计算:

    设因变量y,自变量x1,x2,…xp,构造一个线性模型为:
    y=b0+b1x1+…+bpxp+ε
    y帽=b0+b1x1+…+bpxp
    对y与x1、x2…xp作相关分析,就是对y与y帽作简单相关分析

    记:

    • ry.x1…xp为y与x1,x2…xp的复相关系数
    • ry.y帽为y与y帽的简单相关系数

    ry.x1…xp的计算公式:
    在这里插入图片描述
    复相关系数常用于多元线性回归分析中,我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度,即复相关,复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度

    假设检验:
    与多元回归的方差分析一样
    综上:
    在这里插入图片描述

    (3)决定系数R2 (RMSE的介绍)

    在复相关系数中,根号里面的比值在这里插入图片描述
    其实说明了回归平方和与总离平方和的比值,反应了回归贡献的百分比
    复相关系数两边平方一下就能得到决定系数
    在这里插入图片描述
    决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中。

    注意:

    • R2相关性的度量,并不是准确性的度量
    • R2 依赖于y的波动程度(样本方差),这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响,例如,假设测试集y的方差是4.2,如果一个模型的RMSE=1,R2 大致为76%,但是另一个测试集的方差是3,R2 则变为67%。这样模型的好坏就决定于测试集的波动程度,所以这个十分不靠谱
    • 不明白上面的话,可以再看一个例子,如果我们建立了一个模型预测广州房价,如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大(40万-几千万),因为方差大,所以很可能导致 R2 也比较大(假设 80%),但 RMSE可能十万,这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。

    什么是RMSE:
    RMSE 是回归问题的性能指标,衡量的是预测值与真实值之间的差距,是测量预测误差的标准差
    在这里插入图片描述
    举例子: RMSE 等于 50000,根据【3σ 准则】意味着:
    大约 68% 的预测值位于真实值的 50000元(1σ)以内,
    大约 95% 的预测值位于真实值的 100000元 ( 2σ)以内,
    大约 99.7% 的预测值位于真实值的 150000元内 ( 3σ )以内

    4、小结

    可以看出多变量相关分析跟回归分析的关系很密切,多变量相关分析能为回归分析服务,因为要具有相关性才有做线性回归拟合的价值

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  • SPSS-两变量相关性分析(转)

    千次阅读 2019-09-28 01:38:08
    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...

    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

    转载于:https://www.cnblogs.com/AnswerXin/p/3243627.html

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    万次阅读 2020-09-04 17:26:41
    相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法...
  • 变量线性相关分析 现实世界中的数据科学 (Data Science in the Real World) This article aims to present two ways of calculating non linear correlation between any number of discrete variables. The ...
  • SPSS入门教程—相关性分析使用方法

    千次阅读 2021-04-15 17:23:00
    IBM SPSS Statistics为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是双变量分析、偏相关分析和距离分析,三种相关分析方法各针对不同的数据情况,接下来我们将为大家介绍如何使用SPSS相关性分析中的距离分析。 一、数据...
  • Spss做相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2016-05-13 10:50:51
    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(比如身高和体重),有些数据本身就不存在相关性...
  • 相关性分析

    千次阅读 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...
  • R语言进行的变量相关性显著性检验

    千次阅读 2021-06-10 21:42:04
    R语言进行的变量相关性显著性检验 在计算好相关系数以后,如何对它们进行统计显著性检验呢? 常用的原假设为变量间不相关(即总体的相关系数为0)。可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关...
  • 【数据相关性分析】数据相关性分析理论基础

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 17:24:38
    相关性分析方法有哪些?说出你的想法 相关分析的方法很多,初级的方法可以快速发现数据之间的关系,如正相关,负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量,如完全相关,不完全相关等。高级的...
  • 在表格数据集上创建任何机器学习模型之前, 通常我们会检查独立变量和目标变量之间是否存在关系。这可以通过测量两个变量之间的相关性来...案例 1: 当独立变量只有两个值时点性关联如果分类变量只有两个值 (即 true...
  • 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、...
  • 1、pearson相关系数在日常中,我们经常会遇到一些关于相关性分析,例如,一个人每日的运动量与他体重之间的相关性,一支股票的价格与该公司的盈利状况的相关性等等。在上述两种情况下,我们给出的结论一般是,一个...
  • spss进行相关性分析

    千次阅读 2020-06-30 14:15:30
    spss相关性分析 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对...
  • 在机器学习特征工程这一步,笔者最常用到的是假设检验中的卡方检验去做特征选择,因为卡方检验可以做两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析。但是笔者今天想介绍一下通过T检验做机器学习中的...
  • 变量的关系6.1 联合概率分布6.2变量的独立性6.3 变量的相关性6.4 上证指数与深证成指相关性分析 统计分析是可以帮助人们认清、刻画不确定性的方法。总体是某一特定事物可能发生结果的集合,随机变量(Random ...
  • 基于spss的相关性分析(correlation analysis)

    万次阅读 多人点赞 2020-08-15 15:55:24
    实际的生产生活中,很多事物之间有着千丝万缕的联系,这些联系有的紧密,有的稀松。...基于这些区别,在数据分析中,一般先做相关关系的分析,待相关关系清楚以后,再进一步确定不同变量之间的函数关系(回归关系)。
  • 毕业大半年了,现在还清晰的记得当时毕业论文不会用SPSS的痛苦,每天挣扎把度娘、知乎、知网、优酷、某宝等各大网站都逛了个遍,依然没有找到用SPSS完整的分析一份问卷的流程,几乎都是零零散散的一些知识,又或是几...
  • 相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析,探究变量间关系及性质,能够简单有效说明两变量间存在什么关系,这些关系的常见描述语句有:线性相关、正相关、负相关等。其结果在于指导下一步采取何种方法,是数据挖掘...

空空如也

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双变量相关性分析方法