線性相關性度量
1. 相關性度量 為了定量的描述線性相關性，統計學奠基人K. Pearson提出了Pearson相關系數、心理學家CE. Spearman提出了Spearman等級相關系數、統計學家M. Kendall提出了Kendall秩相關系數。這三種相關系數最具有代表性、應用也最廣泛，它們既有聯系 ...
原文：度量線性相關性之協方差與相關系數
一 協方差 可以通俗的理解為：兩個變量在變化過程中是同方向變化 還是反方向變化 同向或反向程度如何 你變大，同時我也變大，說明兩個變量是同向變化的 協方差定義：Cov X，Y E X E X Y E Y 公式簡單翻譯一下是：如果有X,Y兩個變量，每個時刻的 X值與其均值之差 乘以 Y值與其均值之差 得到一個乘積，再對這每時刻的乘積求和並求出均值 這里求 期望 簡單認為就是求均值了 。 如果X Y變 ...
2017-08-06 17:10 0 1456 推薦指數：
相關推薦
pandas通過皮爾遜積矩線性相關系數（Pearson's r）計算數據相關性
皮爾遜積矩線性相關系數（Pearson's r）用於計算兩組數組之間是否有線性關聯,舉個例子: 計算兩組數據的線性相關性,就是,b是否隨着a的增長而增長,或者隨着a的增長而減小,或者兩者不相關: 皮爾遜積矩線性相關系數的公式是: (標准化數據a * 標准化數據b).mean ...
線性相關系數總結
1. 定量資料相關 1.1 . Pearson相關系數 正態分布，定量資料的線性關系 1.2. Spearman相關系數 非正態分布的定量資料或等級資料間的相關性。 1.3. 偏相關 是去掉其它因素的混雜，是兩個變量間的“純正”線性關系。 1.4 方差是自己對自己的關系 ...
方差、協方差和相關系數
學過概率統計的孩子都知道，統計里最基本的概念就是樣本的均值，方差，或者再加個標准差。首先我們給你一個含有n個樣本的集合，依次給出這些概念的公式描述，這些高中學過數學的孩子都應該知道吧，一帶而過。 很顯然，均值描述的是樣本集合的中間點，它告訴我們的信息是很有限的，而標准差給我們描述的則是樣本集 ...
協方差和相關系數的關系
參考鏈接：https://www.zhihu.com/question/20852004 方差： 度量單個隨機變量的離散程度，公式如下： 方差表示一位數據數據的離散程度，數值越大說明離均值的差距越大，越離散 協方差： 度量兩個隨機變量（變化趨勢）的相似程度，定義 ...
協方差與相關系數
協方差與相關系數 協方差 二維隨機變量（X，Y），X與Y之間的協方差定義為： Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中：E(X)為分量X的期望，E(Y)為分量Y的期望 協方差Cov(X,Y)是描述隨機變量相互關聯程度的一個特征數。從協方差的定義 ...
協方差與相關系數
一、協方差定義 二、性質 三、相關系數定義 四、性質 五、習題 ...
最大信息系數——檢測變量之間非線性相關性
https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/50780400 最后的效果就是這樣的。很明顯可以看到，左下角那個有點像三角函數的關系，Pearson系數(就是線性相關系數)為0，而MIC則有0.8。 摘自：http ...