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 ...
原文：相关性分析方法（Pearson、Spearman）
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。 Pearson相关系数 最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值 到 ，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下： 适合做连续变量的相关性分析 ...
2014-12-11 21:18 0 41120 推荐指数：
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