三大相关系数: pearson, spearman, kendall（python示例实现）
import pandas as pd import numpy as np #原始数据 X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6]) Y1=pd.Series( ...
原文：相关性分析 -pearson spearman kendall相关系数
相关性分析 pearson spearman kendall相关系数 先说独立与相关的关系：对于两个随机变量，独立一定不相关，不相关不一定独立。有这么一种直观的解释 不一定非常准确 ：独立代表两个随机变量之间没有任何关系，而相关仅仅是指二者之间没有线性关系，所以不难推出以上结论。 衡量随机变量相关性的方法主要有三种：pearson相关系数，spearman相关系数，kendall相关系数： . p ...
2012-11-01 16:17 0 21651 推荐指数：
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