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 ...
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...
在数据分析中,Pearson和Spearman相关系数是两种常用的方法,这两种方法可以用来检查两个变量之间的关系。Pearson相关系数通常用于度量两个连续型变量之间的线性相关性,而Spearman相关系数则用于度量两个变量之间的非线性单调关系。 选择正确的方法也非常重要,因为这可以帮助我们更好地理解数据,找到变量之间的关系并进行正确的...
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X轴和Y轴的相关程度,如...
Spearman相关系数范围为-1——1,小于0代表负相关,大于0代表正相关,等于0则代表不存在相关关系。相关系数绝对值越接近0,相关关系越弱;绝对值越接近1,证明相关关系越强。 spearman的一般结果: 一般结果会提供相关系数(此相关系数为spearman相关系数)以及p值等,可以根据p值结合相关系数进行分析,若p值小于显著性水平(比...
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。
Pearson相关系数和Spearman秩相关系数介绍
1.2 Spearman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,通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数,在实际计算中,有更简单的计算 的方法。假设原始的数据 , 已经按从大到小的顺序排列,记 是 在 中的大小排名名次, ...
③代入即可消得Pearson相关系数计算公式为: 2. Pearson相关系数可用于衡量变量之间的线性相关程度,但有一定的使用条件: 三、Spearman相关系数 1. 总的来说,Spearman相关系数的计算方法和Pearson相关系数是一样的,只是计算用特征的等级取代特征的真实值。例如,给定三个值:30,50,10,它们的等级就分别是2,3,1,则计算...
- Pearson相关性分析要求变量是连续的,且满足正态分布,同时变量之间的关系应为线性关系。 - Spearman相关性分析不要求变量服从正态分布,也不要求变量之间存在线性关系,适用于顺序变量或等级变量。 2. 计算方法不同: - Pearson相关性系数是基于变量的均值来计算的,它衡量的是两个变量之间的线性相关程度,其取值范围在...