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  • Python数据挖掘-相关性-相关分析

    千次阅读 2019-10-08 00:48:23
    所需模块 numpy、pandas 相关系数计算 首先使用numpy.mean()方法求出均值,Xsd=numpy.std()方法求出标准差; 然后在通过(X-Xmean)/Xsd公式求出z分数;...最后通过numpy.sum(ZX*ZY)/len(X) ... 4 12.5, 15.3, 23.2, 26....

    所需模块

    numpy、pandas

    相关系数计算

    首先使用numpy.mean()方法求出均值,Xsd=numpy.std()方法求出标准差;

    然后在通过(X-Xmean)/Xsd公式求出z分数;

    最后通过numpy.sum(ZX*ZY)/len(X)

     

     1 import numpy
     2 
     3 X=[
     4    12.5, 15.3, 23.2, 26.4, 33.5, 
     5     34.4, 39.4, 45.2, 55.4, 60.9]
     6 Y=[
     7    21.2, 23.9, 32.9, 34.1, 42.5, 
     8     43.2, 49.0, 52.8, 59.4, 63.5]
     9     
    10 #均值
    11 Xmean=numpy.mean(X)
    12 Ymean=numpy.mean(Y)
    13 
    14 #标准差
    15 Xsd=numpy.std(X)
    16 Ysd=numpy.std(Y)
    17 
    18 #z分数
    19 ZX=(X-Xmean)/Xsd
    20 ZY=(Y-Ymean)/Ysd
    21 
    22 #相关系数
    23 r=numpy.sum(ZX*ZY)/len(X)

     

    使用内置函数直接计算

    1、使用numpy的内置方法:numpy.corrcoef(X,Y),X和Y 为两组数据

    2、使用pandas的内置方法:首先构造一个数据框,需要分析的两组数据称为两列,然后使用data.corr()

     

    1 #直接调用内置方法
    2 numpy.corrcoef(X,Y)
    3 
    4 import pandas
    5 data=pandas.DataFrame({
    6     "x":X,
    7     "y":Y})
    8 data.corr()

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/U940634/p/9740991.html

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  • 讨论随机误差是AR(P)序列的非线性回归模型的异方差和自相关性检验问题。首先导出联合检验的SCORE统计量,然后利用参数的正交变换,得到了调整的SCORE检验统计量。当模型存在自相关性时,给出了检验异方差性的SCORE...
  • T检验,方差分析,相关分析

    千次阅读 2020-03-08 23:00:31
    假设检验: 一般我们把想要的结果放在备择假设上面,通过否定原假设来得到我们想要的结果 P值!...关于连续与分类数据的相关性检验方法 X/Y 分类数据 连续数据 ...

    假设检验:

    一般我们把想要的结果放在备择假设上面,通过否定原假设来得到我们想要的结果

    P值!!!!:

    p值就是当原假设为真时,得到的与样本相同结果或更极端情况的概率

    p值不是原假设为真的概率,也不是备择假设为假的概率;p值不代表原假设和备择假设之间的差异大小

    关于连续与分类数据的相关性检验方法

    X/Y

    分类数据

    连续数据

    分类数据

    交叉表

    两个样本-T检验

    》=3个样本-方差分析

    连续数据

    两个样本-T检验

    》=3个样本-方差分析

    相关分析

     

    配对数据的描述(2分类)

    检验每个配对的差值均值是否为0.

    原假设:   单样本 H0:x - a =0         R:t.test(differ)

                     双样本 H0: x1 - x2 = 0    R:t.test(d1,d2)

    非配对数据的T检验(2分类)

    同方差的T检验:对于两组独立同分布且样本量不同的样本Xi和Yi,不能使用配对检验,这里我们假设两样本同分布,即总体方差相同,但在实际上我们得到的样本方差,实际数值未必相同。比如北京东城和西城的房价数据都来自北京这个大数据源,但两边的方差数值上不一定相等,但也算是同方差。

    异方差:两个样本不是来自同一个总体

    流程:我们可以先检验两样本方差的异同性

    原假设为 H0:同方差

    R:var.test(x1~x2,data = data1)

    T检验:t.test(x1~x2,data = data1,var.equal = F/T)   T同方差 F异方差

     

    方差分析:连续和分类(分类>=3)

    H0:x1=x2=x3(均值)

    近似满足三个前提:

    1.近似满足正态分布

    2.独立样本

    3.方差近似相等

     

     

     

    多因素的方差分析

     

    相关分析(两个连续变量之间的关系)

    相关关系时一种不完全确定的随机关系,当一个变量的数值被确定后,与之相应的另一个变量的值虽然不能确定,但任然按照某种依赖关系,在一定范围内变化。

    person(皮尔逊)相关系数:连续变量的线性相关分析

    spearman(斯皮尔曼)秩相关系数:对于有序变量,其不使用变量观察值信息而使用排序信息进行相关分析,不用假设变量服                                                              从正态分布,所以其使用较广

    相关系数的检验(只能说明是否相关,并不能说明相关性的大小)

    R code:

    plot(x1,x2) 散点图

    abline(lm(x1~x2,data = xx))回归线

    cor.test(x1,x2,method = "person/spearman")

     

    卡方检验(分类数据和分类数据的检验)

    看交叉表:table(x1,x2)      xtab(~x1+x2,data = ac,chisq = T)

    chisq.test(x1,x2)

     

     

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  • 多重共线性、异方差和自相关性

    千次阅读 2019-04-14 11:07:48
    https://www.jianshu.com/p/1e5389ca9829
    展开全文
  • 协方差与样本相关性

    千次阅读 2018-05-25 01:02:21
    方差(Variance):用来度量随机变量和其数学期望(均值)之间的偏离程度。样本方差(Sample Variance):每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数协方差(Covariance):表示两个变量X、Y的总体误差。...


    方差(Variance):用来度量随机变量和其数学期望(均值)之间的偏离程度。

    样本方差(Sample Variance):每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数

    协方差(Covariance):表示两个变量X、Y的总体误差。

    如果X、Y的变化趋势一致,cov(X,Y)>0,两个变量正相关;若X、Y的变化趋势相反,cov(X,Y)<0,两者负相关;若cov(X,Y)=0,X与Y线性不相关,相互独立。


    协方差的计算:X,Y两个变量,记录每个时刻的“X与均值Ux之差”与“Y与均值Uy之差”的乘积,再对每时刻的乘积求出均值(期望)


    观察下面这两组情况(变化幅度不同)


    两种情况X,Y都是同向变化的,而这个“同向变化”,有个非常显著特征:
    X、Y同向变化的过程,具有极高的相似度,无论哪种情况,都是:
    t1时刻X、Y都大于均值,
    t2时刻X、Y都变小且小于均值,
    t3时刻X、Y继续变小且小于均值,
    t4时刻X、Y变大但仍小于均值,

    t5时刻X、Y变大且大于均值……



    两种情况cov(x,y)相差1000倍





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  • sas相关性分析
  • 协方差和相关系数

    千次阅读 2020-05-11 18:18:38
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空空如也

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方差相关性