本文给出两种相关系数，系数越大说明越相关。你可能会参考另一篇博客独立性检验。 皮尔森相关系数 皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也叫皮尔森积差相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient ...

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( ...

相关系数可用来衡量两个变量之间的相关性大小，根据数据满足的不同条件，选择不同的相关系数进行计算分析。 两种常用的相关系数：皮尔逊person和斯皮尔曼spearman。 总体和样本： 皮尔逊相关系数：（要求数据要都是符合正态分布的数据，而且数据需线性相关） 必须先确认两个变量时 ...

#转自气象家园# 相关系数的检验主要有两种方法,一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。 关于t检验(检验r是否显著，即检验r是否不等于零） 1 根据r和n计算得到t ...

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。 相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。 但是，请记住，相关性不等于因果性 两个重要的要素从非常直观的分析思路来说，比如分析身高和体重，我们会问个问题：.身高越高，体重 ...

...

。 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 ...

皮尔森系数 重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX, σY)。公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为 ...