我们最常用的相关系数是皮尔逊(Pearson)相关系数,也叫简单相关系数,用来衡量两个配对连续变量的线性相关程度。此外,还有斯皮尔曼(Spearman)相关系数和肯德尔(Kendall)相关系数可以度量有序变量之间的相关性。 在R语言中,这三个相关系数均可使用stats工具包中的cor()函数和cor.test()函数进行计算和显著性检验。 cor(x...
斯皮尔曼相关系数经常被称作"非参数"的。这里有两层含义。首先,当X和Y的关系是由任意单调函数描述的,则它们是完全皮尔逊相关的。与此相应的,皮尔逊相关系数只能给出由线性方程描述的X和Y的相关性。其次,斯皮尔曼不需要先验知识(也就是说,知道其参数)便可以准确获取XandY的采样概率分布。 基本假设(适用条件): ...
* Correlations,相关度量,目前Spark支持两种相关性系数:皮尔逊相关系数(pearson)和斯皮尔曼等级相关系数(spearman)。 * 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。简单的来说就是相关系数绝对值越大(值越接近1或者-1), * 当取值为0表示不相关,取值为(0~-1]表示负相关,取值为(0, 1]表示正相关。
Correlations,相关度量,目前Spark支持两种相关性系数:皮尔逊相关系数(pearson)和斯皮尔曼等级相关系数(spearman)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。简单的来说就是相关系数绝对值越大(值越接近1或者-1), 当取值为0表示不相关,取值为(0~-1]表示负相关,取值为(0, 1]表示正相关。 Pearson相...
计算斯皮尔曼相关系数时，对于没有重复元素的情况，可以直接使用简化公式，但对于包含重复值的情况，则需考虑秩差平方和，以此来度量变量间的相关性。斯皮尔曼相关系数的显著性检验与皮尔逊相关系数类似，均基于秩进行。参考资料提供了相关系数检验的具体方法和应用背景，为统计分析提供了理论支持。
其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。 SPSS入门方面,建议一定边看书边操作,通过边学知识边上手操作的方式学习...