R语言--基本统计分析（基本统计方法、频数表、列联表、独立性检验、相关性计算）
1 基本统计分析 1.1 描述性统计分析 myvar<-c("mpg","hp","wt") head(mtcars[myvar]) #显示数据框的头部信息 dat<-mtcars[myvar] #查看数据框 1.1.1 方法 （1）简单分析：summary ...
原文：统计独立性和统计相关性
在随机信号分析中，不相关 正交 统计独立等是非常重要的，这里进一步讨论各自的严格概念和相互关系。 当两个随机过程保持统计独立时，它们必然是不相关的，但反过来则不一定成立，即不相关的两个随机过程不一定能保持统计独立，唯有在高斯随机过程中才是例外。这就是说，从统计角度看，保持统计独立的条件要比不相关还要严格。 另外，在确知信号分析中已知，内积为零可作为两个信号之间正交的定义。对于随机过程来说，除了互协 ...
2012-01-31 20:38 0 9326 推荐指数：
相关推荐
相关性检验和独立性检验
独立性检验表明的是两者是否有关系，相关性检验说明两者成什么样的关系，无论是否有关系都可以表示出回归方程 1 相关性检验 简单相关系数：度量定量变量间的线性相关关系(非相关性) 复相关系数：因变量与多个自变量之间的关系 偏相关系数：反应矫正其他变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正：嘉定 ...
概率中的相关性与独立性
首先，概率中的相关性指的是线性相关，（见《概率论与数理统计》盛骤 中“协方差与相关系数”一节）。 其次，概率中的(线性)相关性与独立性是不等价的，独立=》不（线性）相关；不（线性）相关=》独立。 其实很好理解，相关有线性相关和非线性相关，在非线性相关的情况下，变量之间仍有联系，因此不独立 ...
统计相关性和关系
什么是相关性 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解： (1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。 (3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大 ...
numpy 学习：统计函数和相关性
数组的统计函数用于对数组做统计运算。 一，统计方法 NumPy内置数据分析常用的统计量： mean()：计算元素的均值 median()：计算中位数 var()：计算元素的方差 std() ：计算元素标准差 max()：计算元素的最大值 min()：计算元素的最小值 ...
卡方检验| 独立性检验|相关性检验
7 卡方检验需要注意的问题？ 2X2列联表中每个类别的期望频数大于5 独立性检验和相关性检验的关系？ 独立性检验变量越大则越不独立，相关性检验变量越大则越不独立，越相关。所以这两个检验是一致的。它们之间的关系是平行的。 ...
R-基本统计分析--独立、相关性及其检验
独立性检验-（卡方、Fisher） 独立性检验_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E6%80%A7%E6%A3%80%E9%AA%8C/4031921?fr=aladdin R ...
统计学三大相关性系数：pearson，spearman，kendall
目录 person correlation coefficient（皮尔森相关性系数-r） spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数-p） kendall correlation ...