Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数 (附python实现)
目录： 相关系数 Pearson Spearman Kendall 相关系数 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 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 ...
原文：三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数
统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数：考察两个事物 在数据里我们称之为变量 之间的相关程度。 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： 当相关系数为 时，X和Y两变量无关系。 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 . 与 . 之间。 当X的值增大 减小 ，Y值减小 增大 ， ...
2018-12-19 16:59 0 3871 推荐指数：
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三大相关系数: pearson, spearman, kendall（python示例实现）
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