20,30,40,50]y=[12,24,36,48,60]# 计算 Pearson 相关系数pearson_corr,_=pearsonr(x,y)# 计算 Spearman 相关系数spearman_corr,_=spearmanr(x,y)print(f"Pearson 相关系数:{pearson_corr}")print(f"Spearman 相关系数:{spearman_corr}")# 计算矩阵的 Spearman 相关系数矩阵# 定义一个示例矩阵a=np.ar...
相比之下,Spearman相关系数是一种用于度量两个变量之间非线性关系的方法。它通常会被用来检验两个变量是否具有单调关系,即不一定是线性的,但是随着一个变量的增加,另一个变量也会增加或减少。 Spearman相关系数的取值范围同样为-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0则表示没有单调相关性。Spearman相关系数...
解析 答:Spearman相关系数是在当X、Y不服从二元正态分布时,对数据做秩变换后再计算的直线相关系数。它可以间接的反映X、Y之间的相关性而且不依赖于X、Y的分布。Pearson相关系数用于双变量正态分布资料,用以说明直线相关关系的密切程度与相关方向。反馈 收藏 ...
容易得出,pearson是一个介于-1和1之间的值,当两个变量的线性关系增强时,相关系数趋于1或-1;当一个变量增大,另一个变量也增大时,表明它们之间是正相关的,相关系数大于0;如果一个变量增大,另一个变量却减小,表明它们之间是负相关的,相关系数小于0;如果相关系数等于0,表明它们之间不存在线性相关...
Pearson相关系数仅评估线性关系。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。
【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...
（2）Spearman相关系数：又称为秩相关系数或等级相关系数，适用于定量数据或等级(有序分类)数据，是用两个变量的秩次大小做相关分析。其对数据分布没有明确要求，属于非参数方法。在进行相关分析时，当Pearson系数不满足正态性条件时，Spearman相关系数用作Pearson相关系数的非参数替代。（3）Kendall相关系数：同样是用...
Pearson线性相关系数只是许多可能中的一种情况,为了使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。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Spearm...
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...