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 ...
(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:同样是用秩次进...
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,...
①.大样本情况下,统计量 r_{s}\sqrt{n-1} 满足N(0,1)的正态分布。所以可直接用Matlab进行检验。 六、斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数的选择 ①.连续,正态分布,线性的数据用pearson相关系数 ②.上述任一条件不满足用spearman相关系数 ③.两个定序数据之间用spearman相关系数 ...
Pearson(皮尔逊)相关系数: 又称相关系数或线性相关系数,一般用字母r表示,定义式: 特性:两个变量的位置和尺度的变化不会引起该系数的改变,即把X移动到a+bX和把Y移动到c+dY(其中a、b、c、d为常数)并不会改变相关系数(该结论在总体和样本皮尔逊相关系数中都成立)。
相关性(correlation)是指两个随机变量之间的关系,可以衡量两个变量间关系的强弱和方向。一般我们常用的是皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数。 皮尔森相关系数(pearson correlation coefficient, PCC)是衡量两个连续型变量的线性相关关系。 pearson_wiki 斯皮尔曼相关系数(spearman's rank correlation coefficient, SCC)是...
可以考虑使用Spearman相关系数。5. Pearson相关系数的计算依赖于两变量的标准差和协方差。6. Spearman相关系数的计算基于变量的秩而非原始值，适用于非线性关系和异常值较多的数据。7. Spearman相关系数的值范围从-1到1，1表示一个变量随另一个变量单调递增，-1表示单调递减。
pearson_wiki 斯皮尔曼相关系数(spearman's rank correlation coefficient, SCC)是衡量两变量之间的单调关系,两个变量同时变化,但是并非同样速率变化,即并非一定是线性关系。 spearman_wiki 某些情况下两种结果是一致的: 线性相关 随机 当不完全是线性关系时: ...
Pearson（⽪尔逊）相关系数与Spearman（斯⽪尔曼）相关系 数及其SPSS实现 Pearson（⽪尔逊）相关系数：⼜称相关系数或线性相关系数，⼀般⽤字母r表⽰，定义式：特性：两个变量的位置和尺度的变化不会引起该系数的改变，即把X移动到a+bX和把Y移动到c+dY（其中a、b、c、d为常数）并不会改变相关系数（...
Pearson相关系数也叫皮尔逊积矩相关系数，通常用r表示，使用pearson相关系数，数据需要满足：线性 正态分布 没有异常值 如果不满足条件可以考虑使用spearman相关系数，以及pearson相关系数的计算如下：Speaman计算公式如下：针对pearson相关系数不能识别非线性关系以及并且对一个或者几个异常值比较敏感，此时可以...