相關性分析 -pearson spearman kendall相關系數
相關性分析 -pearson spearman kendall相關系數 先說獨立與相關的關系：對於兩個隨機變量，獨立一定不相關，不相關不一定獨立。有這么一種直觀的解釋（不一定非常准確）：獨立代表兩個隨機變量之間沒有任何關系，而相關僅僅是指二者之間沒有線性關系，所以不難推出以上結論 ...
原文：相關性分析方法（Pearson、Spearman）
有時候我們根據需要要研究數據集中某些屬性和指定屬性的相關性，顯然我們可以使用一般的統計學方法解決這個問題，下面簡單介紹兩種相關性分析方法，不細說具體的方法的過程和原理，只是簡單的做個介紹，由於理解可能不是很深刻，望大家諒解。 Pearson相關系數 最常用的相關系數，又稱積差相關系數，取值 到 ，絕對值越大，說明相關性越強。該系數的計算和檢驗為參數方法，適用條件如下： 適合做連續變量的相關性分析 ...
2014-12-11 21:18 0 41120 推薦指數：
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