1. 相关性度量 为了定量的描述线性相关性,统计学奠基人K. Pearson提出了Pearson相关系数、心理学家CE. Spearman提出了Spearman等级相关系数、统计学家M. Kendall提出了Kendall秩相关系数。这三种相关系数最具有代表性、应用也最广泛,它们既有联系 ...
一 协方差 可以通俗的理解为:两个变量在变化过程中是同方向变化 还是反方向变化 同向或反向程度如何 你变大,同时我也变大,说明两个变量是同向变化的 协方差定义:Cov X,Y E X E X Y E Y 公式简单翻译一下是:如果有X,Y两个变量,每个时刻的 X值与其均值之差 乘以 Y值与其均值之差 得到一个乘积,再对这每时刻的乘积求和并求出均值 这里求 期望 简单认为就是求均值了 。 如果X Y变 ...
2017-08-06 17:10 0 1456 推荐指数:
1. 相关性度量 为了定量的描述线性相关性,统计学奠基人K. Pearson提出了Pearson相关系数、心理学家CE. Spearman提出了Spearman等级相关系数、统计学家M. Kendall提出了Kendall秩相关系数。这三种相关系数最具有代表性、应用也最广泛,它们既有联系 ...
皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: 计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关: 皮尔逊积矩线性相关系数的公式是: (标准化数据a * 标准化数据b).mean ...
1. 定量资料相关 1.1 . Pearson相关系数 正态分布,定量资料的线性关系 1.2. Spearman相关系数 非正态分布的定量资料或等级资料间的相关性。 1.3. 偏相关 是去掉其它因素的混杂,是两个变量间的“纯正”线性关系。 1.4 方差是自己对自己的关系 ...
学过概率统计的孩子都知道,统计里最基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合,依次给出这些概念的公式描述,这些高中学过数学的孩子都应该知道吧,一带而过。 很显然,均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是很有限的,而标准差给我们描述的则是样本集 ...
参考链接:https://www.zhihu.com/question/20852004 方差: 度量单个随机变量的离散程度,公式如下: 方差表示一位数据数据的离散程度,数值越大说明离均值的差距越大,越离散 协方差: 度量两个随机变量(变化趋势)的相似程度,定义 ...
协方差与相关系数 协方差 二维随机变量(X,Y),X与Y之间的协方差定义为: Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中:E(X)为分量X的期望,E(Y)为分量Y的期望 协方差Cov(X,Y)是描述随机变量相互关联程度的一个特征数。从协方差的定义 ...
一、协方差定义 二、性质 三、相关系数定义 四、性质 五、习题 ...
https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50780400 最后的效果就是这样的。很明显可以看到,左下角那个有点像三角函数的关系,Pearson系数(就是线性相关系数)为0,而MIC则有0.8。 摘自:http ...