拓端tecdat|R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18169 比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号 ...
原文：连续变量与连续变量的相关分析------ > 用相关分析
一 连续变量与连续变量的相关分析 gt 用相关分析 相关分析是指连续变量之间的一种非严格的相依赖的变化关系，具体表现为：当一个变量发生时，另一个变量随之发生相应线性变动的关系，我们一般可以用相关系数 r 大小来衡量两个连续变量的相关性强弱 注意：不是衡量因果关系 ，例如衡量客户入网时长和每月话费的相关分析。 r 的公式如下： 一般是由计算机为我们算出 但因为相关系数r是通过样本量数据计算的，而实际 ...
2019-04-13 21:11 0 2913 推荐指数：
相关推荐
连续变量离散化的原因
一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点： 算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。有效的离散化 ...
探索性数据分析EDA（典型值、异常值、缺失值、分组变量、连续变量）
探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析exploratory data analysis 1 对分布进行可视化表示 分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量。要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： ggplot(data = diamonds) + geom_bar ...
简单相关性分析(两个连续型变量)
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36441826 目录： 变量间的关系分析 函数关系 相关关系 平行关系 依存关系 简单相关分析 计算两变量之间的线性相关 ...
二值变量间的相关性分析
二值类别变量相关性分析 目前，在相关性分析领域，主要使用的技术指标有pearson相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数。三者有一个共同的特点，它们都是通过两组数据的元素大小来刻画相关性，也即同增同减的性质。在分类、聚类领域中，为了弥补上述相关性的不足，科学家将距离、方向引入 ...
相关系数的元分析，以及带调节变量的相关系数的元分析（R）
#object: 研究元分析的调节效应#writer: mike#time: 2020,11,15 data <- read.csv("C:\\Users\\mike1\\Desktop\\大三人格与幸福感\\dataOfTotal.csv",header = T,sep ...
SPSS-两变量相关性分析（转）
两个变量之间存在确定性:关系和不确定关系（会存在一定的波动范围），就好比你的亲生母亲绝对只有一个，而你的亲叔叔可能有好几个（可以在1叔—4叔之间波动） 相关性一般分为 1：强正相关关系 （一个值会随着另一个值的增加而增加，增加幅度很明显 ...
SPSS-两变量相关性分析
两个变量之间存在确定性:关系和不确定关系（会存在一定的波动范围），就好比你的亲生母亲绝对只有一个，而你的亲叔叔可能有好几个（可以在1叔—4叔之间波动） 相关性一般分为 1：强正相关关系 （一个值会随着另一个值的增加而增加，增加幅度很明显 ...