Pearson相关系数是用来衡量两个变量间线性关系程度的一种统计方法,用r表示。r的取值范围是[-1,1],r越接近1或-1表示两变量相关性越高,r越接近0表示两变量相关性越低甚至无关。 p值代表着两变量间关系是否显著,并具有一定的误差概率。通常情况下,p值如果小于0.05,就认为两变量间的线性关系是显著的。如果p值大...
P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的...
然后p值可以利用下述公式计算pvalue=2P(B≥|r|)=2P(B≤−|r|). 代码如下所示,这也是scipy.stats.pearsonr()所部署的方法: dist=stats.beta(n/2-1,n/2-1,loc=-1,scale=2)p=2*dist.cdf(-abs(r)) 样本相关系数的精确分布 下面我们将在零假设H_0: \rho_{xy}=0和正态性的假设下推导r的概率...