PEARSON’S PRODUCT MOMENT CORRELATION COEFFICIENT T-TEST皮尔逊积矩相关系数t检验，又叫皮尔逊积矩相关系数t检验 用途：用来检验两个连续变量是否具有显著相关性 原假设：两个变量没有显著相关性（相关系数显著不为0） 备择假设：两个变量具有相关性 ...

）。 Spearman（斯皮尔曼）相关系数（秩相关系数）： 又称斯皮尔曼等级相关系数，常用希腊字母ρ表示。其利用 ...

一、皮尔逊相关系数(Pearson) 假设有两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算： 其中E是数学期望，cov表示协方差.适用范围:当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于：(1)、两个变量之间是线性关系，都是连续数据。(2)、两个变量 ...

1、协方差 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为与的两个具有有限二阶矩的实数随机变量X ...

系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间 ...

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 ...

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 ...

　　在使用机器学习模型对数据进行训练的时候，需要考虑数据量和数据维度，在很多情况下并不是需要大量的数据和大量的数据维度，这样会造成机器学习模型运行慢，且消耗硬件设备。除此之外，在数据维度较大的情况下， ...