首先简介常见的用于描述变量间相关性的系数,包括Pearson、Spearman、Kendall、Polychoric、Tetrachoric、Polyserial、(Point-)Biserial等。 Pearson相关(连续变量,数值相关) Pearson相关系数(皮尔森相关)是使用最广泛的相关性统计量,用于测量两组连续变量之间的线性关联程度。 Pearson相关系数计算如下: rxy,变量x和y的Pearson相...
R计算两列数据的相关..对于给定数据集中,变量之间的关联程度以及关系的方向,常通过相关系数衡量。 就关系的强度而言,相关系数的值在 +1 和 -1 之间变化,值±1 表示变量之间存在完美关联程度,即完全相关时绝对值为 1 ;