1 表示完全正相关,-1 表示完全负相关,0 表示无单调关系。 鲁棒性:对异常值和非正态分布数据具有鲁棒性,因为它基于秩次而不是原始数据。 计算实例: importnumpyasnpfromscipy.statsimportpearsonr,spearmanr# 定义示例数据x=[10,20,30,40,50]y=[12,24,36,48,60]# 计算 Pearson 相关系数pearson_corr,_=pe...
除Pearson相关系数之外,常用的相关系数还有Spearman相关系数、Kendall相关系数。 三个相关系数在具体使用时可参考图 5-2,选择恰当的相关系数进行相关分析。 (1)Pearson相关系数:适用于两个变量均为定量数据的情况,要求数据服从二元正态分布,通常我们简化为两个变量分别服从正态分布,并且无明显异常值。可以借助图形法或更...
Pearson相关系数公式如下: 由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的时候表示两者负相关),但是协方差值的大小并不能很好地度量两个随机变量的关联程度,例如,现在二维空间中分布着一些数据,我们想知道数据点坐标...
Pearson相关系数更适合用于度量两个连续型变量之间的线性关系,而Spearman相关系数更适用于度量两个变量之间的非线性关系。 此外,Spearman相关系数也更适合用于测量可排序数据的关系,因为它使用的是排序差异,而非变量之间的差异。在排名数据的情况下,Spearman相关系数可以更准确地捕捉到两个变量之间的关系。 总的来说,...
Pearson相关系数应用于连续变量,假定两组变量均为正态分布、存在线性关系且等方差。线性关系假设两个变量之间是线性响应的,等方差假设数据在回归线上均匀分布。 Spearman秩相关(连续变量,秩相关) Spearman秩相关系数(斯皮尔曼等级相关)是一种非参数统计量,其值与两组相关变量的具体值无关,而仅仅与其值之间的大小关系...
【小白学统计】Pearson相关系数与Spearman相关系数的区别,spss如何进行相关分析,spss相关分析结果解读 小白在学统计 1.4万 2 【小白学统计】多个自变量的中介效应分析,三步法&Bootstrap法检验 小白在学统计 3980 1 【小白学统计】数据分析小白第一次写论文需要注意什么?写论文如何选择数据分析方法?异常值缺失值处理方...
Pearson(皮尔逊)相关系数 1、简介 皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。 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: 公式一: 公式二: 公式三: 公式四: 以上列出的四个公式等价,其中E是数学期望,cov表示协方差,N表示变量...
Spearman相关系数仅评估单调关系。因此,即使相关系数为0,也可以存在有意义的关系。检查散点图以确定关系的形式。 该图显示了非常强的关系。Pearson系数和Spearman系数均约为0。 结论 皮尔森评估的是两个变量的线性关系,而斯皮尔曼评估的两变量的单调关系。 因此,斯皮尔曼相关系数对于数据错误和极端值的反应不敏感。
如果这两条件不符合,一种可能就是采用Spearman秩相关系数来代替Pearson线性相关系数。Spearman秩相关系数是一个非参数性质(与分布无关)的秩统计参数,由Spearman在1904年提出,用来度量两个变量之间联系的强弱(Lehmann and D'Abrera 1998)。Spearman秩相关系数可以用于R检验,同样可以在数据的分布使得Pearson线性相关系数不能...
end %函数myPearson结束 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 也可以使用Matlab中已有的函数计算皮尔逊相关系数: coeff = corr(X , Y); 1. Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 ...