1. Pearson相关 http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient Pearson相关用于双变量正态分布的资料，其相关系数称为积矩相关系数（coefficient ...

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 ...

。 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 ...

Kendall's tau-b（肯德尔）等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩 ...

　　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。 1、Pearson相关系数 　　最常用的相关系数，又称积差相关 ...

信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满足用户信息需求的能力）进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。 IR的评价指标，通常分为三个方面：（1）效率(Efficiency ...

import pandas as pd import numpy as np #原始数据 X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6]) Y1=pd.Series( ...

测试数据集 一个文档集 一组用于测试的信息需求集合,信息需求可以表示为查询 一组相关性判定结果，对应每个查询-文档，通常会赋予一个二值判定结果: 相关/不相关 经验发现一般测试的查询数应>=50。 无序检索结果的评价 准确率和召回率 对于一个查询，根据其返回 ...