相关系数

我非常想参与这样的活动当中去，因为这样美好的事情真的是不多的啊~~

貌似是叫spearman的P(x>7)= (1-p)^r-1P(x<7)= 1 - (1-p)^r乱说的,但楼上好像是对的……

1、为什么要对相关系数进行显著性检验？原因：所有的假设检验都是要分析显著性的，拿相关系数来说，我们虽然求得了相关系数值，但是这个相关系数有没有统计学意义呢？换句话说，我们看到的这个相关系数是确实存在呢？还是说只是抽样误差导致的？显著性检验就是要解决这个问题的，如果显著，则表明相关的确存在，不是抽样误差导致的。2、显著性检验是对谁进行检验？显著性检验的虚无假设是变量间相关系数为0，也就是说，我们做显著性检验要解决的问题是相关系数是不是0，如果得到显著的结果，则代表相关存在，相关系数不为0.3、sig.=0.000说明了什么呢？sig=0.000说明显著性水平p值小于0.001，即相关系数在0.001水平显著。这里的0.000其实并不是说真的是等于0，如果你在这个数字上三击鼠标，可以看到真实值

当回归分析里面只有一个自变量的时候，相关性分析得出的显著性水平和回归分析得出的显著性水平是一样的，且相关系数正好等于回归分析里面的R值，R的平方就是拟合度。但是回归系数的数值和相关系数的数值不想等。当回归分析里面有多个自变量的时候，相关系数和回归系数就完全不是一回事了，这个时候的回归系数叫做偏回归系数。

符号打不出

1、这是大纲，可以看一下。2、历年真题在5年（具体记不清）之内是不准泄漏的，现在见到的都是记忆版，即考生考完凭记忆写下来的。3、今年是第五年，05年开始考的4、专门的建筑书店里有卖参考书的5、只有现在工作15年以上才有可能免考基础，89级是最后一级免考基础的。6、7、我也不是很明白，考试可以带规范的，但要是正版，最好看一下，否则到时翻书都找不到公式注册公用设备工程师(动力)执业资格考试基础考试大纲 一、高等数学 1．1空间解析几何 向量代数 直线 平面 柱面 旋转曲面 二次曲面 空间曲线 1．2微分学 极限 连续导数 微分 偏导数 全微分导数与微分的应用 1．3积分学 不定积分 定积分 广义积分 二重积分 三重积分平面曲线积分 积分应用 1．4无穷级数 数项级数 幂级数 泰勒级数 傅里叶级数 1．5常微分方程 可分离变量方程 一阶线性方程 可降阶方程 常系数线性方程 1．6概率与数理统计 随机事件与概率 古典概型 一维随机变量的分布和数字特征 数理 统计的基本概念 参数估计 假设检验 方差分析 一元回x／刁分析 1．7向量分析 1．8线性代数 行列式 矩阵 n维向量 线性方程组 矩阵的特征值与特征向量 二次型 二、普通物理 2．1热学 气体状态参量 平衡态 理想气体状态方程 理想气体的压力和温度 的统计解释 能量按自由度均分原理 理想气体内能 平均碰撞次数 和平均自由程 麦克斯韦速率分布律 功 热量 内能 热力学第一 定律及其对理想气体等值过程和绝热过程的应用 气体的摩尔热容循环过程 热机效率 热力学第二定律及其统计意义 可逆过程和不可逆过程 熵 2．2波动学 机械波的产生和传播 简谐波表达式 波的能量 驻波 声速 超声波 次声波 多普勒效应 2．3光学 相干光的获得 杨氏双缝干涉 光程 薄膜干涉迈克尔干涉仪 惠 更斯一菲涅耳原理 单缝衍射 光学仪器分辨本领 x射线衍射 自 然光和偏振光 布儒斯特定律 马吕斯定律 双折射现象 偏振光的 干涉 人工双折射及应用 三、普通化学 3．1物质结构与物质状态 原子核外电子分布 原子、离子的电子结构式 原子轨道和电子云概 念 离子键特征共价键特征及类型 分子结构式 杂化轨道及分子空 间构型 极性分子与非极性分子 分子间力与氢键 分压定律及计算 液体蒸气压 沸点 汽化热 晶体类型与物质性质的关系 3．2溶液 溶液的浓度及计算非电解质稀溶液通性及计算 渗透压概念电解质 溶液的电离平衡 电离常数及计算 同离子效应和缓冲溶液 水的离 子积及PH值 盐类水解平衡及溶液的酸碱性 多相离子平衡 溶度积 常数 溶解度概念及计算 3．3周期表 周期表结构 周期 族 原子结构与周期表关系 元素性质 氧化物 及其水化物的酸碱性递变规律 3．4化学反应方程式 化学反应速率与化学平衡 化学反应方程式写法及计算 反应热概念 热化学反应方程式写法化学反应速率表示方法 浓度、温度对反应速率的影响 速率常数与 反应级数 活化能及催化剂概念 化学平衡特征及平衡常数表达式 化学平衡移动原理及计算 压力熵 与化学反应方向判断 3．5氧化还原与电化学 氧化剂与还原剂 氧化还原反应方程式写法及配平 原电池组成及符 号 电极反应与电池反应 标准电极电势 能斯特方程及电极电势的 应用 电解与金属腐蚀 3．6有机化学 有机物特点、分类及命名 官能团及分子结构式 有机物的重要化学反应：加成 取代 消去 氧化 加聚与缩聚 典型有机物的分子式、性质及用途： 甲烷 乙炔 苯 甲苯 乙醇 酚 乙醛 乙酸 乙酯 乙胺 苯胺 聚氯乙烯 聚乙烯 聚丙烯酸 酯类 工程塑料(ABS) 橡胶 尼龙66 四、理论力学 4．1静力学 于衡 刚体 力 约束 静力学公理 受力分析 力对点之矩 力对 轴之矩 力偶理论 力系的简化 土矢 主矩 力系的平衡 物体系 统(含平面静定桁架)的平衡 滑动摩擦 摩擦角 自锁 考虑滑动摩 擦时物体系统的平衡 重心 4．2运动学 点的运动方程 轨迹 速度和加速度 刚体的平动 刚体的定轴转动 转动方程 角速度和角加速度 刚体内任一点的速度和加速度 4．3动力学 动力学基本定律 质点运动微分方程 动量 冲量 动量定理 动量守恒的条件 质心 质心运动定理 质心运动守恒的条件动量矩 动量矩定理 动量矩守恒的条件 刚体的定轴转动微分方程 转动惯量 回转半径 转动惯量的平行轴定理 功 动能 势能 动 能定理 机械能守恒 惯性力 刚体惯性力系的简化 达朗伯原理 单自由度系统线性振动的微分方程振动周期 频率和振幅 约束 自由度 广义坐标 虚位移 理想约束 虚位移原理 五、材料力学 5．1轴力和轴力图 拉、压杆横截面和斜截面上的应力 强度条件虎克定律和位移计算应变能计算 5．2剪切和挤压的实用计算 剪切虎克定律 切(剪)应力互等定理 5．3外力偶矩的计算 扭矩和扭矩图 圆轴扭转切(剪)应力及强度条件 扭转角计算及刚度条件 扭转应变能计算 5．4静矩和形心 惯性矩和惯性积 平行移轴公式 形心土惯性矩 5．5梁的内力方程 切(剪)力图和弯矩图 分布载荷、剪力、弯矩之间 的微分关系 正应力强度条件 切(剪)应力强度条件 梁的合理截 面 弯曲中心概念 求梁变形的积分法 叠加法和卡氏第二定理 5.6平面应力状态分析的数值解法和图解法 一点应力状态的土应力和最大切(剪)应力 广义虎克定律 四个常用的强度理论 5．7斜弯曲 偏心压缩(或拉伸) 拉—弯或压—弯组合 扭—弯组合 5．8细长压杆的临界力公式 欧拉公式的适用范围 临界应力总图和经验公式 压杆的稳定校核 六、流体力学 6．1流体的主要物理性质 6．2流体静力学 流体静压强的概念 重力作用下静水压强的分布规律 总压力的计算 6．3流体动力学基础以流场为对象描述流动的概念 流体运动的总流分析 恒定总流连续性方程、能量方程和动量方程 6．4流动阻力和水头损失 实际流体的两种流态一层流和紊流 圆管中层流运动、紊流运动的特征 沿程水头损失和局部水头损失 边界层附面层基本概念和绕流阻力 6．5孔口、管嘴出流 有压管道恒定流 6．6明渠恒定均匀流 6．7渗流定律井和集水廊道 6．8相似原理和量纲分析 6．9流体运动参数(流速、流量、压强)的测量 七、计算机应用基础 7．1计算机基础知识 硬件的组成及功能 软件的组成及功能 数制转换 7．2 Windows操作系统 基本知识、系统启动 有关目录、文件、磁盘及其它操作 网络功能 注：以Windows98为基础 7．3计算机程序设计语言 程序结构与基本规定 数据 变量 数组 指针 赋值语句 输入输出的语句 转移语句 条件语句 选择语句 循环语句 函数 子程序(或称过程) 顺序文件 随机文件 注：鉴于目前情况，暂采用FORTRAN语言 八、电工电子技术 8．1电场与磁场 库仑定律 高斯定理 环路定律 电磁感应定律 8．2直流电路 电路基本元件 欧姆定律 基尔霍夫定律 叠加原理 戴维南定理 8．3正弦交流电路 正弦量三要素 有效值 复阻抗 单相和三相电路计算 功率及功率 因数 串联与并联谐振 安全用电常识 8．4 RC和RL电路暂态过程 三要素分析法 8．5变压器与电动机 变压器的电压、电流和阻抗变换 三相异步电动机的使用 常用继电一接触器控制电路 8．6二极管及整流、滤波、稳压电路 8．7三极管及单管放大电路 8．8运算放大器 理想运放组成的比例 加、减和积分运算电路 8．9门电路和触发器 基本门电路 RS、D、JK触发器 九、工程经济 9．1现金流量构成与资金等值计算 现金流量 投资 资产 固定资产折旧 成本 经营成本 销售收入 利润 工程项目投资涉及的主要税种 资金等值计算的常用公式及应 用 复利系数表的用法 9．2投资经济效果评价方法和参数 净现值 内部收益率 净年值 费用现值 费用年值 差额内部收益 率 投资回收期 基准折现率 备选方案的类型 寿命相等方案与寿 命不等方案的比选 9．3不确定性分析 盈亏平衡分析 盈亏平衡点 固定成本 变动成本 单因素敏感性分 析 敏感因素 9．4投资项目的财务评价 工业投资项目可行性研究的基本内容 投资项目财务评价的目标与工作内容 赢利能力分析 资金筹措的土 要方式 资金成本 债务偿还的主要方式 基础财务报表 全投资经济效果与自有资金经济效果 全投资现金流量表与自有资金现金流量 表 财务效果计算 偿债能力分析 改扩建和技术改造投资项目财务 评价的特点(相对新建项目) 9．5价值工程 价值工程的概念、内容与实施步骤 功能分析 十、热工学(工程热力学、传热学) 10．1基本概念 热力学系统 状态 平衡 状态参数 状态公理 状态方程 热力参 数及坐标图 功和热量 热力过程 热力循环 单位制 10．2准静态过程 可逆过程和不可逆过程 10．3热力学第一定律 热力学第一定律的实质 内能 焓 热力学第一定律在开口系统和闭 口系统的表达式 储存能 稳定流动能量方程及其应用 10．4气体性质 理想气体模型及其状态方程 实际气体模型及其状态方程 压缩因子 临界参数 对比态及其定律 理想气体比热 混合气体的性质 10．5理想气体基本热力过程及气体压缩 定压 定容 定温和绝热过程 多变过程气体压缩轴功 余隙 多极压缩和中间冷却 10．6热力学第二定律 热力学第二定律的实质及表述 卡诺循环和卡诺定理 熵 孤立系统 熵增原理 10．7水蒸汽和湿空气 蒸发 冷凝 沸腾 汽化 定压发生过程 水蒸气图表 水蒸气基本 热力过程u2022湿空气性质 湿空气焓湿图 湿空气基本热力过程 10．8气体和蒸汽的流动，喷管和扩压管 流动的基本特性和基本方程 流速 音速 流量 临界状态 绝热节流 10．9动力循环朗肯循环 回热和再热循环 热电循环 内燃机循环 10．10致冷循环 空气压缩致冷循环 蒸汽压缩致冷循环 吸收式致冷循环 热泵 气体的液化 1 0．11导热理论基础 导热基本概念 温度场 温度梯度 傅里叶定律 导热系数导热微 分方程 导热过程的单值性条件 10．12稳态导热 通过单平壁和复合平壁的导热 通过单圆筒壁和复合圆筒壁的导热 临界热绝缘直径 通过肋壁的导热 肋片效率 通过接触面的导热 二维稳态导热问题 10．1 3非稳态导热 非稳态导热过程的特点 对流换热边界条件下非稳态导热 诺模图 集总参数法 常热流通量边界条件下非稳态导热 10．14导热问题数值解 有限差分法原理 问题导热问题的数值计算 节点方程建立节点方 程式求解 非稳态导热问题的数值计算 显式差分格式及其稳定性 隐式差分格式 10．1 5对流换热分析 对流换热过程和影响对流换热的因素 对流换热过程微分方程式 对流换热微分方程组 流动边界层 热边界层 边界层换热微分方程 组及其求解 边界层换热积分方程组及其求解 动量传递和热量传递 的类比 物理相似的基本概念 相似原理 实验数据整理方法 1 0．16单相流体对流换热及准则方程式 管内受迫流动换热 外掠圆管流动换热 自然对流换热 自然对流与 受迫对流并存的混合流动换热 10．17凝结与沸腾换热 凝结换热基本特性 膜状凝结换热及计算 影响膜状凝结换热的因素 及增强换热的措施 沸腾换热 饱和沸腾过程曲线 太空间泡态沸腾换热及计算 泡态沸腾换热的增强 10．18热辐射的基本定律 辐射强度和辐射力 普朗克定律 斯蒂芬一波尔兹曼定律 兰贝特余 弦定律 基尔霍夫定律 10．19辐射换热计算 黑表面间的辐射换热 角系数的确定方法 角系数及空间热阻 灰表面间的辐射换热 有效辐射 表面热阻 遮热板 气体辐射的特 点 气体吸收定律 气体的发射率和吸收率 气体与外壳间的辐射换 热 太阳辐射 10．20传热和换热器 通过肋壁的传热 复合换热时的传热计算 传热的削弱和增强平均温 度差 效能一传热单元数 换热器计算 十一、工程流体力学及泵与风机 11．1流体动力学 流体运动的研究方法 稳定流动与非稳定流动 理想流体的运动方程 式 实际流体的运动方程式 柏努利方程式及其使用条件 11．2相似原理和模型实验方法 物理现象相似的概念 相似三定理 方程和因次分析法 流体力学模 型研究方法 实验数据处理方法 11．3流动阻力和能量损失 层流与紊流现象 流动阻力分类 圆管中层流与紊流的速度分布 层 流和紊流沿程阻力系数的计算 局部阻力产生的原因和计算方法 减 少局部阻力的措施 11．4管道计算 简单管路的u2022计算 串联管路的计算 并联管路的计算 11．5特定流动分析 势函数和流函数概念 简单流动分析 圆柱形测速管原理 旋转气流 性质 紊流射流的一般特性 特殊射流 11．6气体射流压力波传播和音速概念 可压缩流体一元稳定流动的基本方程渐缩喷管与拉伐尔管的特点 实际喷管的性能 11．7泵与风机与网络系统的匹配 泵与风机的运行曲线 网络系统中泵与风机的工作点 离心式泵或风 机的工况调节 离心式泵或风机的选择 气蚀 安装要求 十二、自动控制 12．1自动控制与自动控制系统的一般概念 “控制工程”基本含义 信息的传递 反馈及反馈控制 开环及闭环 控制系统构成 控制系统的分类及基本要求 12．2控制系统数学模型 控制系统各环节的特性 控制系统微分方程的拟定与求解 拉普拉斯 变换与反变换 传递函数及其方块图 12．3线性系统的分析与设计 基本调节规律及实现方法 控制系统一阶瞬态响应 二阶瞬态响应 频率特性基本概念 频率特性表示方法 调节器的特性对调节质量的 影响 二阶系统的设计方法 12．4控制系统的稳定性与对象的调节性能 稳定性基本概念 稳定性与特征方程根的关系 代数稳定判据对象的 调节性能指标 12．5掌握控制系统的误差分析 误差及稳态误差 系统类型及误差度 静态误差系数 12．6控制系统的综合与和校正 校正的概念 串联校正装置的形式及其特性 继电器调节系统(非线性系统)及校正：位式恒速调节系统、带校正 装置的双位调节系统、带校正装置的位式恒速调节系统 十三、热工测试技术 1 3．1测量技术的基本知识 测量 精度 误差 直接测量 间接测量 等精度测量 不等精度测 量 测量范围 测量精度 稳定性 静态特性 动态特性 传感器传输通道 变换器 l 3．2温度的测量 热力学温标 国际实用温标 摄氏温标 华氏温标 热电材料 热电 效应膨胀效应测温原理及其应用 热电回路性质及理论 热电偶结构 及使用方法 热电阻测温原理及常用材料、常用组件的使用方法 单 色辐射温度计 全色辐射温度计 比色辐射温度计 电动温度变送器 气动温度变送器 测温布置技术 1 3．3湿度的测量 干湿球温度计测量原理 干湿球电学测量和信号传送传感 光电式露 点仪 露点湿度计 氯化锂电阻湿度计 氯化锂露点湿度计 陶瓷电 阻电容湿度计 毛发丝膜湿度计 测湿布置技术 13．4压力的测量 液柱式压力计 活塞式压力计 弹簧管式压力计 膜式压力计波纹 管式压力计 压电式压力计 电阻应变传感器 电容传感器 电感传 感器 霍尔应变传感器 压力仪表的选用和安装 1 3．5流速的测量 流速测量原理 机械风速仪的测量及结构 热线风速仪的测量原理及 结构 L型动压管 圆柱型三孔测速仪 三管型测速仪 流速测量布 置技术 1 3．6流量的测量 节流法测流量原理 测量范围 节流装置类型及其使用方法 容积法 测流量 其它流量计 流量测量的布置技术 1 3．7液位的测量 直读式测液位 压力法测液位 浮力法测液位 电容法测液位超声波 法测液位 液位测量的布置及误差消除方法 1 3．8热流量的测量 热流计的分类及使用 热流计的布置及使用 1 3．9误差与数据处理 误差函数的分布规律 直接测量的平均值、方差、标准误差、有效数字和测量结果表达 间接测量最优值、标准误差、误差传播理论、微 小误差原则、误差分配 组合测量原理 最小二乘法原理 组合测量 的误差 经验公式法 相关系数 回归分析 显著性检验及分析 过 失误差处理 系统误差处理方法及消除方法 误差的合成定律 十四、机械基础 14．1机械设计的一般原则和程序 机械零件的计算准则 许用应力和安全系数 14．2运动副及其分类 平面机构运动简图 平面机构的自由度及其具有确定运动的条件 14．3铰链四杆机构的基本型式和存在曲柄的条件 铰链四杆机构的演化 14．4凸轮机构的基本类型和应用 直动从动件盘形凸轮轮廓曲线的绘制14.5螺纹的主要参数和常用类型 螺旋副的受力分析、效率和自锁螺纹联 接的基本类型 螺纹联接的强度计算 螺纹联接设计时应注意的几 个问题 14.6带传动工作情况分析 普通V带传动的主要参数和选择计算带轮的 材料和结构 带传动的张紧和维护 14.7直齿圆柱齿轮各部分名称和尺寸 渐开线齿轮的正确啮合条件和连续 传动条件 轮齿的失效 直齿圆柱齿轮的强度计算 斜齿圆柱齿轮 传动的受力分析 齿轮的结构 蜗杆传动的啮合特点和受力分析 蜗杆和蜗轮的材料 14.8轮系的基本类型和应用 定轴轮系传动比计算 周转轮系及其传动比 计算 14．9轴的分类、结构和材料 轴的计算 轴毂联接的类型 14．10滚动轴承的基本类型 滚动轴承的选择计算 十五、职业法规 15．1我国有关基本建设、建筑、房地产、城市规划、环保、安全及节能等方面的法律与法规 15．2工程设计人员的职业道德与行为规范 15．3我国有关动力设备及安全方面的标准与规范

分布的正太性检验：x为你要检验的数据。load xhistfit(x);normplot(x);从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布。然后估计参数：[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x);muhat , sigmahat,muci,sigmaci 分别表示均值、方差、均值的0.95置信区间、方差0.95置信区间。现在可以用t检验法对其进行检验：现在在方差未知的情况下，检验均值是否为mahat；[h,sig,ci]=ttest(x,muhat);其中h为布尔变量，h=0表示不拒绝零假设，说明均值为mahat的假设合理。若h=1则相反；ci表示0.95的置信区间。sig若比0.5大则不能拒绝零假设，否则相反。希望对你有帮助！

1、协方差能完美的解释两个变量之间相关的方向，但在解释强度上却不太行，举个例子：每个变量都是有量纲的，这里假设变量x的量纲为距离，可以是米，也可以是千米，甚至可以是光年，针对协方差的量纲问题，统一除以同样的量纲就可以搞定。正态分布标准化需要除以标准偏差，标准偏差的量纲与变量一致，这样就可以消除量纲了。让每一个变量x与变量x的均值的差，都除以x的标准偏差Sx，变量y也同理，则有以下关系式：（该关系式即为皮尔逊相关系数，简称相关系数，可以认为是协方差的标准化）。 上图中，r即为相关系数，Sxy为协方差。 2、皮尔逊相关系数的范围 皮尔逊相关系数不关心变量的量纲是什么，只关心变量x值距离平均值 变动了多少个标准偏差，也就是自己跟自己比，少拿量纲吓唬人。 3、由1、2解读可知，Pearson相关系数的范围是在[-1,1]之间，下面给出 Pearson相关系数的应用理解 ： 假设有X，Y两个变量，那么有： (1) 当相关系数为0时，X变量和Y变量不相关； (2) 当X的值和Y值同增或同减，则这两个变量正相关，相关系数在0到1之间； (3) 当X的值增大，而Y值减小，或者X值减小而Y值增大时两个变量为负相关，相关系数在-1到0之间。 注：相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 4、Pearson系数的适用范围 当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1)、两个变量之间是*****线性关系*****，都是*****连续数据*****。 (2)、两个变量的总体是*****正态分布*****，或接近正态的单峰分布。 (3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。 5、Pearson相关系数的举例 [图片上传失败...(image-b9d6aa-1616642849334)] 上图中，几组(x,y)的点集，以及各个点集中和之间的相关系数。我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向（第一排），而不是相关性的斜率（中间），也不是各种非线性关系（第三排）。请注意：中间的图中斜率为0，但相关系数是没有意义的，因为此时变量是0。 参数说明： 1）输入：x为特征，y为目标变量. 2）输出：r： 相关系数 [-1，1]之间，p-value: p值。 注： p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。 下面看示例： 样本数：1000 特征数：3（总共3维） 重要特征：1

【答案】：C根据实际数据计算出的Pearson相关系数r，其取值一般为-1≤r≤1，在说明两个变量之间的线性关系强弱时，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：当|r|≥0．8时，可视为高度相关；当0．5≤|r|＜0．8时，可视为中度相关；当0．3≤|r|＜0．5，视为低度相关；当|r|＜0．3时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为无线性相关关系。

相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关

当两个变量的标准差都不为零；两个变量之间是线性关系，都是连续数据；两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布；两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。1、皮尔逊相关系数的适用条件：当两个变量的标准差都不为零。两个变量之间是线性关系，都是连续数据。两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。2、皮尔逊相关系数衡量随机变量X与Y线性相关程度的一种方法，相关系数的取值范围是-1到1。相关系数的绝对值越大，则表明X与Y相关度越高。当X与Y线性相关时，相关系数取值为1或-1。3、皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且Y随着X的增加而增加。系数的值为u22121意味着所有的数据点都落在直线上，且Y随着X的增加而减少。系数的值为0则个变量之间无线性关系。4、几何学解释：对于没有中心化的数据, 相关系数与两条可能的回归线夹角的余弦值一致。对于中心化过的数据，相关系数也可以被视作由两个随机变量向量夹角的余弦值。

【答案】：C本题考查相关系数。Pearson相关系数度量的是两个变量之问的线性相关关系。

皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。pearson是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是没有相关程度。数据分析1、当r>0时，表明两个变量正相关，即一个变量值越大则另一个变量值也会越大；2、当r<0时，表明两个变量负相关，即一个变量值越大则另一个变量值反而会越小；3、当r=0时，表明两个变量不是线性相关的（注意只是非线性相关），但是可能存在其他方式的相关性（比如曲线方式）。

1 方法　　性质1： 设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。　　性质2： 设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在概率意义下，F(X1),F(X2),K,F(Xn)在（0,1）上呈均匀分布，按从小到大依次排序，记为F(X1),F(X2),K,F(Xn)，其相应理论值应为ri=i-0,5[]n，i=1，2，…，n，对应分布函数的反函数值F-1(r1),F-1(r2),K,F-1(rn)（在卡方分布中即为卡方分数）应非常接近X1,X2K,Xn，故在概率意义下，这些散点(X1,F-1(r1)),(X2,F-1(r2)),L,(Xn,F-1(rn))应在一条直线上。　　根据性质2，如果X服从正态分布，则散点理论上应落在一直线上，可以用Pearson系数刻画这种分布。但由于随机变异的存在，Pearson系数并不等于1，所以通过随机模拟的方法，制定出Pearson系数的95%界值下限。　　性质3： 由条件概率公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)可知：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是固定X，Y服从正态分布(条件概率分布)并且X的边际分布为正态分布。由线性回归的性质ε=Y-(α+βX)可知，固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充分必要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可得：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是X的边际分布为正态分布以及线性回归模型Y=α+βX+ε中的残差服从正态分布。设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为7至50，对F(x)求秩，求出排序后的F(x)和排序后的X的Pearson相关系数。表1 随机模拟5000次得到的检验正态分布的Pearson相关系数的界值（略）　　类似地，我们也可以用同样的方法得到检验卡方分布的Pearson相关系数的界值表（简化表）表2 相关系数界值表（略）　　2 随机模拟验证　　21 Pearson相关系数界值表的随机模拟验证　　设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为10，20，30，40，50，并计算相应的Pearson卡方系数，以及落在界值外面的比例，即拒绝比例，再在同一批数据的前提下用McNemar检验比较本方法和Swilk法的差别。表3 （一元正态分布）模拟次数（略）表4（一元偏态分布，χ2)模拟次数（略） 　　以上方法拒绝比例在样本量为7的可信区间为［78.37%，94.12%］，在其余样本量时都接近100%，可以证实是正确的。　　22 卡方分布界值表的随机模拟验证　　　表5 卡方分布：模拟5000次（略）　　　　23 马氏距离的随机模拟验证　　根据马氏距离的定义，从正态分布总体中随机抽取样本量分别为10，20，30，40，50的样本模拟5000次，根据上面提到的方法以卡方分数对X1,X2K,Xn求Pearson系数，并根据以上的相关系数界值表，计算相应的统计量，即拒绝比例。表6 马氏距离落在Pearson系数界值表外的比例（略）　　24 二元正态分布资料的随机模拟验证　　设定一个二维矩阵A，分别求出特征值P和特征向量Z，设X的元素均来自于正态总体分布，则Y=Z′×X必服从二元正态分布，随机模拟5000次，根据性质三介绍的方法验证的拒绝比例如下。表7 （二元正态分布）模拟次数（略）表8 （二元偏态分布，χ2）模拟次数（略） 　　25 三元正态分布资料的随机模拟验证　　类似地，随机模拟5000次，用同样方法进行验证，得到对于三元正态分布数据的拒绝比例。表9 （三元正态分布）模拟次数：5000次

分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。本文主要介绍比较常用的 Pearson相关系数、Spearman秩相关系数 。这两个相关性系数反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，取值范围为 -1 到 +1， 0 表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. 定义：皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数，是一种线性相关系数，用来反映两个变量 X 和 Y 的线性相关程度。 其中 表示变量 X 和 Y 的标准差, 表示变量 X 和 Y 的 协方差。 其中 、 是 和 的平均值。 最后整理可得： 2. 数据要求：Pearson相关系数可用于衡量变量之间的线性相关程度，但是对数据也有一定的要求 3. 缺点：皮尔森相关性系数受异常值的影响比较大 上面我们介绍了 Pearson 相关系数的局限性，为了摆脱这些局限性，我们将介绍 Spearman 相关系数。它比 Pearson 相关系数 的应用范围更广一些。 1.定义: 斯皮尔曼相关系数是秩相关系数的一种。通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解 它是一种无参数（与分布无关）的检验方法，用于度量变量之间联系的强弱。在没有重复数据的情况下，如果一个变量是另外一个变量的严格单调函数，则Spearman Correlation Coefficient（斯皮尔曼相关系数）就是+1或-1，称变量完全Spearman秩相关。 无论两个变量的数据如何变化，符合什么样的分布，我们只关心每个数值在变量内的排列顺序 如果两个变量的对应值，在各组内的排序顺位是相同或类似的，则具有显著的相关性。 其中 和 分别是观测值 i 的取值的等级， 和 分别是变量 x 和变量 y 的平均等级，N 是观测值的总数量， 表示二列成对变量的等级差数。 2. 数据要求： Spearman 和 Pearson 相关系数在算法上完全相同. 只是 Pearson 相关系数是用原来的数值计算积差相关系数, 而 Spearman 是用原来数值的秩次计算积差相关系数。

pearson相关系数和spearman相关系数的区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，就是效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

计算Pearson积矩相关系数时，有一些要求和前提条件需要满足：变量类型：Pearson相关系数适用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。因此，要求所计算的变量是连续变量，而不是分类变量或名义变量。数据类型：要计算Pearson相关系数，需要有成对的数据观测值，也就是每个变量都有一组对应的取值。这意味着需要至少有两列数据，每列代表一个变量。线性关系：Pearson相关系数测量的是线性相关性，因此要求变量之间的关系是近似线性的。如果变量之间存在非线性关系，Pearson相关系数可能无法准确反映变量之间的相关性。数据的正态性：Pearson相关系数的计算基于变量的正态分布假设。如果数据不符合正态分布，相关系数的解释和可靠性可能会受到影响。在非正态分布的情况下，可以考虑使用其他非参数相关系数进行相关性分析。数据完整性和可靠性：为了获得准确的相关系数，需要确保数据的完整性和可靠性。缺失数据、异常值或错误数据可能对相关系数的计算结果产生影响。总之，计算Pearson积矩相关系数需要满足变量类型为连续变量、数据类型为成对观测值、变量之间存在近似线性关系、数据符合正态分布假设，并且数据完整性和可靠性得到保证。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

正确答案:D解析：Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。因此r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，比如它们之间可能存在非线性相关关系。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。其计算公式为：

如果是在0.05水平显著，标记为*如果是在0.01水平显著，标记为**如果是在0.001水平显著，标记为***

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson，相关系数和spearman，相关系数的区别，这两个是区别是不大的，一个是系数的升级版，一个是老板，但是这款在市场上都非常认可，认可度非常高，所以使用方面大可放心

显著相关，相关系数是-0.397我经常帮别人做这类的数据统计分析的

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。spss皮尔森相关系数分析研究报告：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关。以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。　　 相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。 　　 通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 　　 相关系数 0.8-1.0 极强相关 　 0.6-0.8 强相关 　 　0.4-0.6 中等程度相关 　　 0.2-0.4 弱相关 　　 0.0-0.2 极弱相关或无相关

【答案】：A、E本题考查相关系数。Pearson相关系数的取值范围在-1和1之间，选项B错误。决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，选项C错误。当Pearson相关系数r=0时，只表示两个变量之间不存在线性相关关系，不能说明两个变量之间没有任何关系，二者可能存在非线性相关关系，选项D错误。

这很正常的事情啊，相关系数是表面两个变量之间相关性的强弱，而P值表示显著性的大小，显著性是指在总体中与样本的相似程度（专业术语不是这样说的，这里说的通俗点，便于你理解）。如果概率P值越小，那就说明总体和样本的情况越相似，即在总体中也存在样本中的现象，即总体中两个变量的相关性也比较弱。现在可以明白不？^_^

相关系数主要分为Pearson、Spearman相关系数 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 Pearson 相关评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时，这两个变量具有线性关系。 Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中，变量倾向于同时变化，但不一定以恒定的速率变化。 因此Pearson相关系数与Spearman相关系数区别主要在于Pearson 相关系数只度量线性关系。Spearman 相关系数只度量单调关系。 参考： https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/correlation-and-covariance/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/

【答案】：CPearson相关系数的取值范围在+1和-1之间，即-1≤r≤1。若0＜r≤1，表明变量X和Y之间存在正线性相关关系；若-1≤r＜0，表明变量X和Y之间存在负线性相关关系；若r=1，表明变量X和Y之间为完全正线性相关；若r=-1，表明变量X和Y之间完全负线性相关。

正确答案:B解析：本题考查Pearaon相关系数。Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。如果变量x、r的相关系数r=1，则表示两者完全正线性相关；如果r=0．表示x、y之间不存在线性相关关系；如果r=-l，表示x、y之间为完全负线性相关。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。大于0.05则说明不相关，或者相关性不强，也可以简单理解为不相关。扩展资料：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数

两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。1、pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。2、spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。扩展资料：相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。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。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。参考资料：百度百科-相关系数

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。 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。 某些情况下两种结果是一致的： 当不完全是线性关系时： 另外，当有离群点时，两者的处理是明显不同的。创建一个数据集，并且加上离群点： 相关系数输出： 即在没有离群点的时候，两者都是0.44；但是当存在离群点之后，pearson系数变成了0.69，但是spearman仍是0.44。spearman系数会考虑这种存在离群点的情况，更加稳定。 参考： (1) https://stats.stackexchange.com/questions/11746/what-could-cause-big-differences-in-correlation-coefficient-between-pearsons-an (2) https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/ 欢迎大家关注啊！

1、衡量内容Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，用来衡量定距变量间的线性关系。spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。2、计算公式Pearson相关系数：spearman相关系数：3、特点：Pearson相关系数：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。spearman相关系数：斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数参考资料来源：百度百科-spearman相关系数

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

归一化互相关系数x0d1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed.x0dSnake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法x0d1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography,quartz capillary column,the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process.x0d介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程.x0d2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result.x0d推荐使用归一法检验分析结果的可靠性.3) normalization归一化x0d1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming .x0d本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线.x0d2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data.x0d如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法x0d3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively,and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent,the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect.x0d直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应.4) Th normalization钍归一化x0d1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration.x0d介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集.

1) normalized mutual correlation coefficient 归一化互相关系数 1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed. Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法 1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography, quartz capillary column, the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process. 介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程。 2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result. 推荐使用归一法检验分析结果的可靠性。3) normalization归一化 1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming . 本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线。 2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data. 如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法 3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively, and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent, the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect. 直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应。4) Th normalization钍归一化 1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration. 介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集。

归一化互相关系数 1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed. Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法 1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography, quartz capillary column, the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process. 介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程。 2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result. 推荐使用归一法检验分析结果的可靠性。3) normalization归一化 1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming . 本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线。 2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data. 如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法 3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively, and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent, the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect. 直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应。4) Th normalization钍归一化 1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration. 介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集。

归一化互相关系数 1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed. Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法 1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography, quartz capillary column, the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process. 介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程。 2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result. 推荐使用归一法检验分析结果的可靠性。3) normalization归一化 1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming . 本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线。 2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data. 如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法 3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively, and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent, the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect. 直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应。4) Th normalization钍归一化 1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration. 介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集。

归一化互相关系数 1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed. Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法 1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography, quartz capillary column, the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process. 介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程。 2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result. 推荐使用归一法检验分析结果的可靠性。3) normalization归一化 1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming . 本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线。 2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data. 如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法 3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively, and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent, the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect. 直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应。4) Th normalization钍归一化 1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration. 介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集。

归一化互相关系数 1.At first,an algorithm of moving shadows detection based on the normalized mutual correlation coefficient is proposed. Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标2) normalization归一法 1.Introduced by GC 9800 TFP gas chromatography, quartz capillary column, the use of that area for industrial normalization method O-chlorobenzylidine quantitative determination of the steps and calculation process. 介绍了采用GC 9800TFP气相色谱仪,石英毛细管色谱柱,使用面积修正归一法对工业邻氯氯苄进行定量测定的步骤及计算过程。 2.The normalization was recommended to check the reliability of the analytical result. 推荐使用归一法检验分析结果的可靠性。3) normalization归一化 1.On that basis,the paper suggests a method,in which the separate weighting factors are assigned to multiple logging traces and then normalization processing is carried out,forming . 本文在此基础上提出把多条曲线分别赋予不同的加权因子,然后进行归一化处理,形成一条标准综合参数测井曲线。 2.This paper provides a concept of normalization,and a calculation method to deal with the data. 如何对反渗透系统运行的综合性能进行评价,在实践中往往由于影响的因素多种多样,而且环境条件也发生变化,掌握运用其实并不是容易的.针对具体工程情况,在参考有关文献的基础上,提出了运行指标归一化处理的概念和计算方法.实践证明:这种方法是一反渗透系统进行更加科学管理的手段和量化方法.并还对反渗透系统运行中产水量和脱盐性能的变化进行了分析,列举了可能的各种原因;对影响膜组件的污染因素进行了说明,并提出膜组件污染现象和清洗方法 3.By using white copper alloy tablet to determine Ni - Cu- Zn X - ray fluorescence instensity qualitively, and doing intensitive normalization may semi - quantitatively analyse major components percent, the results have shown that there is obvious absorption and enhancement effect. 直接用白铜合金片样定性扫描测定Ni、Cu和Zn的X-射线荧光强度值,作强度归一化可以半定量确定主量元素质量百分数(％),结果发现元素之间有明显的吸收—增强效应。4) Th normalization钍归一化 1.In this paper,the principle and characteristics of Th normalization are introduced by using Th normalization techniques which relate to mineralization with information on element migration. 介绍了钍归一化的原理及特点,采用与矿化有关的元素迁移信息的钍归一化方法,分析了二连盆地东部的γ能谱资料,揭示了该区放射性元素的分布特征、地球化学作用和后期铀元素的迁移与富集。

把几个变量输入到SPSS中， 菜单：分析-相关-双变量，或analyze-correlate-bivariate， 多个变量放入变量框，计算出来就是以相关矩阵出现的。 扩展资料 　　首先，分析-降维-因子分析；然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”，点“描述”，在下边的`“相关矩阵”框中，选中“系数”“显著性”“行列式”；最后，点“确定”即可。 　　SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。 　　1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

用 Adj R-square

A、Multiple R：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱;B、R square：x和y的相关系数r的平方，表达自变量x解释因变量y变差的程度，以测定量y的拟合效果;C、Adjusted R Square：调整后的R square，说明自变量能说明因变量百分比，和B的区别在于，通常一元回归的时候看B项多，而多元回归时候看C项多；D、标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好；E、观察值：用于训练回归方程的样本数据有多少个；具体如下：方差分析，主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果A、主要关注回归分析这一行的Significance F（F显著性统计量）的P值，以统计常用的0.05显著水平为例，这里的2E-12明显小于P=0.05，则F检验通过，整体回归方程显著有效；B、具体各参数含义如下：&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_hd.jpg" data-rawwidth="2110" data-rawheight="294" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="2110" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-8f52211225e0cfce5cf263ee3fd319e9_r.jpg"&gt;

不Q。

你好楼主，请问您解决了吗，我也遇到了这个问题，我发现期刊论文里都直接说用多元回归作出了偏相关，但是spss是呈现的是更细的项目偏相关而不是大项目里的偏相关

皮尔森相关系数分析是什么？相关系数：所谓相关关系，是指2个或2个以上的变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。一般相关分析中常用的就是pearson相关系数。pearson相关系数法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：操作路径【分析→相关→双变量】将变量放置分析框内，勾选pearson以及双侧检验后点击确定。结果：同时也可以使用SPSSAU快速得到：结果：上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。

的确没有spear函数，我们是用corr来计算的：[RHO,PVAL] = corr(X,Y,"name",value)其中name可以是type，rows，tail，而value分别如下：type： "Pearson" (the default) computes Pearson"s linear correlation coefficient "Kendall" computes Kendall"s tau "Spearman" computes Spearman"s rhorows "all" (the default) uses all rows regardless of missing values (NaNs) "complete" uses only rows with no missing values "pairwise"computes RHO(i,j) using rows with no missing values in column i or jtail "both" — Correlation is not zero (the default) "right" — Correlation is greater than zero "left" — Correlation is less than zero希望能帮到你。

取值范围在0-1之间比较好。Amos标准化路径系数类似于回归中的标准化回归系数，取值范围在0-1之间。路径系数的平方表示潜变量对测量题目方差的解释比率，如果Amos标准化路径系数大于1，一种可能的情况是外源变量之间的相关性太强，考虑把两个相关性很强的因子合并在一起。另外，数据质量差也有可能导致标准化路径系数大于1。这种情况比较麻烦，可能需要你去做一次数据清洗工作，提升数据的质量。在路径系数都显著的前提下，直接比较标准化路径系数，或者用amos自带的pairwise parameters功能，若CR值大于1.96，差异显著，设置完全自由模型与部分限制条件模型，两个进行对比，看是否存在显著差异。

STATA 常用命令集一、调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。二、合并数据：use "C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta", clearmerge using "C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta"——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use "C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta", clearmerge id using "C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta" ,unique sort——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。三、对样本进行随机筛选：sample 50在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除sample 50,count在观测案例中随机选取50个样本，其余删除四、查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）五、数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。one-to-one merge：数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2第一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1clearuse "t:statatutexampw1.dta"su ——summarize的简写sort v001 v002 v003save tempw1第二步：对exampw2做同样的处理clearuse "t:statatutexampw2.dta"susort v001 v002 v003save tempw2第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：clearuse tempw1merge v001 v002 v003 using tempw2第四步：查看合并后的数据状况：ta _merge ——tabulate _merge的简写su第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错erase tempw1.dtaerase tempw2.dtadrop _merge数据扩展append：数据源自stata tutorial中的fac19和newfacclearuse "t:statatutfac19.dta"ta regionappend using "t:statatut ewfac"ta region合并后样本量增加，但变量数不变六、做图茎叶图：stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）直方图采用auto数据库histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）histogram price, fraction norm（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）histogram price, percent by(foreign)（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）

origin相关术语中英语对照Notes:注释，说明Weight：权函数相关系数和回归系数的区别1、含义不同相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。2、应用不同相关系数：说明两变量间的相关关系。回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同相关系数：一般用字母r表示 ，r没有单位。回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。二、回归系数与相关系数的联系：1、回归系数大于零则相关系数大于零2、 回归系数小于零则相关系数小于零扩展资料相关系数的实际应用1、在概率论中的应用例如：若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数，计算ρu1d6a u1d67。2、在企业物流中的应用例如：新品上市一个月后，要评估出更好的实际分配方案，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。3、在聚类分析中的应用例如：如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。参考资料来源：百度百科-相关系数百度百科-回归系数No masked data:无屏蔽数据Parameters:拟合参数Intercept:截距Slope:斜率Standard Error：标准误差t-Value： t检验值Prob>|t| t检验概率（置信概率）95% LCL 95%控制下限95% UCL 95%控制上限CI Half-Width 置信区间半宽度Residual Sum of Squares 残差平方和Pearson"s r 相关系数R-Square(COD) 相关系数平方(COD)Adj. R-Square 校正的相关系数平方Root-MSE (SD) 标准差Norm of Residuals 残差范数Anova 方差分析Sum of Squares 平方和Mean Square 均方差F Value F值covariance 协方差correlation 相关性Independent Variable 自变量Studentized Residual 学生化残差Standardized Residual 标准残差Regular Residual 常规残差Studentized Deleted Residual 学生化剔除残差Origin Basic Functions ：Origin基本函数Implicit 隐式的（函数）Ellipse 椭圆PlaneMod 平面模Exponential 指数（函数）Asymptotic 渐近线的Growth/Sigmoidal增长/反曲线函数Hyperbola 双曲线函数Logarithm 对数函数Peak Functions 峰值函数Piecewise 分段函数Polynomial 多项式函数Power 幂函数Rational 有理函数Waveform 波形函数Surface Fitting 曲面拟合（函数）PFW 峰值流量啸音Baseline 基线Chromatography 色谱学（相关函数）Electrophysiology 电生理学Pharmacology 药理学Spectroscopy 光谱学Statistics 统计学观现象之间存在的互相依存关系叫相关关系，全称为统计相关关系。有如下两个特点：1.现象之间确实存在着数量上的依存关系。2.现象之间数量上的关系是不确定、不严格的依存关系。相关系数的绝对值在0.3以下是无直线相关，0.3以上是直线相关，0.3-0.5是低度相关，0.5-0.8是显著相关（中等程度相关），0.8以上是高度相关。Multiple Variables 多变量（函数）

r的取值范围（-1，1）。相关系数r的取值范围（-1，1）。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。

卡方检验：统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。相关性检验：变量之间的相关的程度用相关系数r表征。当r大于给定显著性水平a和一定自由度f下的相关系数临界值T"a、时，表示变量之间在统计上存在相关关系。否则，则不存在相关关系。扩展资料：随机样本数据；卡方检验的理论频数不能太小。两个独立样本比较可以分以下3种情况：所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher"s检验。上述是适用于四格表。R×C表卡方检验应用条件：R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；不能有小于1的理论数。

相关系数是用以反映变量之间的相关关系程度的统计指标。其取值范围是[-1,1]，当取值为0时表示不相关，取值为[-1,0)表示负相关，取值为(0,-1]，表示负相关。目前常用的两种相关性系数为皮尔森相关系数（Pearson）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman）简介皮尔森相关系数评估两个连续变量之间的线性关系。在这里插入图片描述其中：在这里插入图片描述-1 ≤ p ≤ 1p接近0代表无相关性p接近1或-1代表强相关性斯皮尔曼相关系数评估两个连续变量之间的单调关系。在单调关系中，变量趋于一起变化，但不一定以恒定速率变化。在这里插入图片描述其中：在这里插入图片描述N是观测值的总数量斯皮尔曼另一种表达公式：在这里插入图片描述在这里插入图片描述表示二列成对变量的等级差数。区别Pearson和Spearman相关系数的范围可以从-1到+1。当Pearson相关系数为+1时，意味着，当一个变量增加时，另一个变量增加一致量。这形成了一种递增的直线。在这种情况下，Spearman相关系数也是+1。在这里插入图片描述如果关系是一个变量在另一个变量增加时增加，但数量不一致，则Pearson相关系数为正但小于+1。在这种情况下，斯皮尔曼系数仍然等于+1。在这里插入图片描述当关系是随机的或不存在时，则两个相关系数几乎为零。在这里插入图片描述如果关系递减的直线，那么两个相关系数都是-1。在这里插入图片描述如果关系是一个变量在另一个变量增加时减少，但数量不一致，则Pearson相关系数为负但大于-1。在这种情况下，斯皮尔曼系数仍然等于-1在这里插入图片描述相关值-1或1意味着精确的线性关系，如圆的半径和圆周之间的关系。然而，相关值的实际价值在于量化不完美的关系。发现两个变量是相关的经常通知回归分析，该分析试图更多地描述这种类型的关系。其他非线性关系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。在这里插入图片描述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。因此，斯皮尔曼相关系数对于数据错误和极端值的反应不敏感。关注展开 打开CSDN，阅读体验更佳相关系数|皮尔逊和斯皮尔曼_zedkyx的博客_皮尔逊和斯皮...总体皮尔逊相关系数: 皮尔逊相关系数也可以看成是剔除了两个变量量纲影响,即将X和Y标准化后的协方差。 非线性相关会导致线性相关系数很大。 离群点对相关系数的影响很大。 如果两个变量的相关系数很大也不能说明两者相关,可能是受到了...相关性Correlations 皮尔逊相关系数(pearson)和斯皮尔曼等级相关系数...相关性CorrelationsCorrelations,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...最新发布 研赛数模学习笔记研究生数模竞赛，数据可视化继续访问数学建模——皮尔逊person相关系数VS斯皮尔曼spearman相关系数学习笔记皮尔逊 person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数，它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据 数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）。 一、皮尔逊Person相关系数 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解： (1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。 (2)、当X的值增大（减小...继续访问...相关系数与斯皮尔曼(spearman)相关系数_美肚鲨ccc的博客斯皮尔曼相关系数和皮尔逊相关系数选择: 1.连续数据,正态分布,线性关系,使用pearson相关系数最为恰当,用spearman相关系数也可以, 就是效率没有pearson相关系数高。 2.上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数,否则就用spearman相关系数。斯皮尔曼(Spearman) 皮尔逊(Pearson)相关系数计算_SUN_SU3的博客-CS...斯皮尔曼(Spearman)相关斯皮尔曼(Spearman)相关是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或u22121。scipy....统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）（转自 微信公众号克里克学苑） 三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）公式如下： 统计学之三大相关性系数（pearson、spear继续访问统计学三大相关系数之斯皮尔曼(spearman)相关系数斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式： 计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X", Y"），（X", Y"）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数...继续访问皮尔逊/斯皮尔曼相关系数_L1_Zhang的博客_皮尔森斯皮尔...斯皮尔曼等级相关系数是一种衡量两个变量X、Y相关性的方法。 计算公式为: ρ = 1 u2212 6 ∑ d i 2 n 3 u2212 n qquadqquad ho=1-cfrac{6sum d_i^2}{n^3-n}ρ=1u2212n3u2212n6∑di2u200bu200b,其中d i = x...统计学三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）的区别。统计学三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）的区别和联系。三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。...继续访问三大相关系数：Pearson、Spearman和Kendall三个相关性系数（Pearson、Spearman和Kendall）反映的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. Pearson（皮尔森相关性系数） 公式如下： 就是X，Y两个变量的协方差与两个变量的标准差之积的比值。 所以X，Y两个变量的标准差不能为零。 皮尔森相关系数受异常值的...继续访问数学建模——相关系数（4）——斯皮尔曼相关系数（spearman）文章目录引述斯皮尔曼相关系数（spearman）定义 引述 经过之前几节的学习，我们了解并掌握了皮尔逊相关系数。在学习中我们发现，皮尔逊相关系数的使用条件相当苛刻：两组变量必须是连续数据、呈现正态分布，且两者间必须成线性关系。如果我们在数学建模中拿到一组数据无法满足以上条件，那么有没有其他的方法去判断两组变量之间的相关性呢？答案是肯定的，它就是斯皮尔曼相关系数（spearman）. 斯皮尔曼相关系...继续访问相关性模型 之 皮尔逊相关系数与斯皮尔曼相关系数皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）。 基本概念 总体——所要考察对象的全部个体叫做总体. 我们总是希望得到总体数据的一些特征（例如均值方差等） 样本——从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本 计算这些抽取的样本的统计量来估计总体的统计量： 例如使用样本均值、样本标准差来估计总体的均值（平均 水平）和总体的标准差（偏离程度） 皮尔逊Pea继续访问斯皮尔曼spearman相关系数定义 X和Y为两组数据，其斯皮尔曼相关系数： 一个数的等级，就是将它所在的一列数按照从小到大排序后，这个数所在的位置。 可以得到如下图： 注：如果有的数值相同，则将它们所在的位置取算术平均。 另一种斯皮尔曼spearman相关系数 斯皮尔曼相关系数被定义成等级之间的皮尔逊相关系数。 代码： RX = [2 5 3 4 1] RY = [1 4.5 3 4.5 2] R = corrcoef(RX,RY) 和之前的结果有微小差别。 MATLAB中计算斯皮尔曼相关系数 第一种计算方法： X = [3 8继续访问相似度度量2：皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关性1）皮尔森相关系数等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差。 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1, 1]之间。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关系。继续访问皮尔森 统计学相关性分析_pearson相关系数和spearman相关系数的区别展开全部区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有62616964757a686964616fe78988e69d8331333365656661pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pea...继续访问热门推荐 统计学三大相关系数之皮尔森（pearson）相关系数统计相关系数简介 统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数和肯德尔（kendall）相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度，p的一个几何解释是其代表两个变量的取值根据均值集中后构成的向量之间夹角的余弦. 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可...继续访问复盘：下面的这两个随机数组“a”和“b”：请问数组c=a+b的维度是多少1）b（列向量）复制3次，以便它可以和A的每一列相加，所以：c.shape = (2, 3) 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。继续访问Spearman秩相关系数Spearman相关系数以及Spearman相关系数和Pearson相关系数比较。继续访问数学建模：相关性分析学习——皮尔逊（pearson）相关系数与斯皮尔曼（spearman）相关系数相关性分析：求解相关系数并绘制热力图进行对比继续访问pearson相关系数与spearman相关系数pearson相关系数与spearman相关系数继续访问皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数继续访问皮尔森Pearson相关系数 VS 斯皮尔曼Spearman相关系数给定两个连续变量x和y，皮尔森相关系数被定义为：————————————————————————————————————————————————由于原则上无法准确定义顺序变量各类别之间的距离，导致计算出来的相关系数不是变量间的关联性的真实表示。因此，建议对顺序变量使用斯皮尔曼相关系数。斯皮尔曼相关系数的计算采用的是取值的等级，而不是取值本身。例如，给定三个值：33，21，44，它们的等级就分别是2。

相关系数。 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlationcoefficient)。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。相关系数笭畅蒂堆郦瞪垫缺叮画是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

常用于测度列联表中相关性的三个相关系数是皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量（X, Y)的皮尔森相关性系数（ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积（σX,σY)。公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为0（分母不能为0），也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化，用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的。就好比我们想研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性，如果你无论跑多快，心跳都不变（即心跳这个变量的标准差为0），或者你心跳忽快忽慢的，却一直保持一个速度在跑（即跑步速度这个变量的标准差为0），那我们都无法通过皮尔森相关性系数的计算来判断心跳与跑步速度到底相不相关。2. spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数）斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X"，Y"），（X"，Y"）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数，最后带入公式就可求解结果。3. kendall correlation coefficient（肯德尔相关性系数）肯德尔相关性系数，又称肯德尔秩相关系数，它也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。分类变量可以理解成有类别的变量，可以分为无序的，比如性别（男、女）、血型（A、B、O、AB）；有序的，比如肥胖等级（重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖）。通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。

使用函数corrcoef即可求出，下面是一个例子：help corrcoefx = randn(30,4); % Uncorrelated datax(:,4) = sum(x,2); % Introduce correlation.[r,p] = corrcoef(x) % Compute sample correlation and p-values.[i,j] = find(p<0.05); % Find significant correlations.[i,j] % Display their (row,col) indices.r =1.0000 -0.3566 0.1929 0.3457-0.3566 1.0000 -0.1429 0.44610.1929 -0.1429 1.0000 0.51830.3457 0.4461 0.5183 1.0000p =1.0000 0.0531 0.3072 0.06130.0531 1.0000 0.4511 0.01350.3072 0.4511 1.0000 0.00330.0613 0.0135 0.0033 1.0000ans =4 24 32 43 4

判定系数（Coefficient of Determination）和相关系数（Correlation Coefficient）是两个相关但不完全相同的概念。相关系数衡量了两个变量之间的线性关系的强度和方向。常见的相关系数有皮尔逊相关系数，它的取值范围在-1和1之间，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。而判定系数是用来解释一个因变量的变异程度可以被自变量解释的程度。它的取值范围在0和1之间，表示因变量的变异中有多少比例可以通过自变量进行解释。换句话说，判定系数衡量了回归模型对观察数据的拟合程度，越接近1说明回归模型能够更好地解释因变量的变异。虽然判定系数和相关系数都与变量之间的关系有关，但它们的计算方式和解释含义略有不同。判定系数主要用于评估回归模型的拟合优度，而相关系数主要用于衡量变量之间的线性关系的强度和方向。

相关系数（correlation coefficient）用于描述两个变量之间的相关程度。一般在[-1, 1]之间。包括： 在本次笔记中仅讨论 连续型变量 的相关系数。 cor.test() 和 cor() 都是R自带包里的函数，两者差别仅为 cor() 只给出相关系数一个值， cor.test() 给出相关系数，p值等。 你可以把数据的两组feature提出来进行相关性分析，看是否有相关性；也可以把包含多个feature的表格作为 cor() input，得到的是一个对称的 correlation matrix . 即所有feature两两比较的相关系数。然后你可以拿去各种可视化。 cor.test() 似乎不能这样用。 使用 Hmisc 包的rcorr()，可以得到correlation matrix的p值矩阵。当然 rcorr() 也可以像 cor() 那样，只计算两个feature之间的相关系数。 如果你想比较 attitude 6个feature中前3个与后3个的关联，并且需要进行多重矫正，需要使用psych包的corr.test()。 你有关于一套sample的两套feature，比方说两个dataframe, 其行是相同的(sample)，列为不同的feature.那么可以 corr.test(df1, df2, method= ...) 来计算两组feature的相关系数并加以矫正。这时得到的output不是对称的，而是 ncol(df1) * ncol(df2) 需要注意如果input为两个dataframe, 两者的row必须长度和顺序都一致。 可以根据P值，把P值做成 * ， ** ...这样的的significant levels，便于后面画热图。总的来说以下函数可以塞进去两个你想比较的dataframe，得到相关系数，矫正后的P值，校正后的P值significant levels矩阵，结合 heatmap.2 ，就可以画图了... spearmanCI() 安装 spearmanCI 包。在cor.test()中method使用pearson, 默认结果中有95%CI，但是spearman没有。 用法： spearmanCI(df[[var1]], df[[var2]], level=0.95) 注意一下它的Ouput不是一个完整的list...要把它读出来： capture.output(spearmanCI(...)) R里做相关系数的函数茫茫多，不止这几个。以后如果要用到其他的再补上。 Ref: 更多见STHDA的教程 corr.test的文档

先新建一个文档，“添加列表与电子表格”，在“A“列中输入x的数据，在”B“列中输入y的数据，输入好了就把当前操作格移到A1（跟Excel一样），按“menu”键选择“统计”菜单，再选中“统计计算”，从中选择一种回归方式（从线性回归到下面的选项都有回归相关系数），点击你选定的回归方式，在弹出的对话框中，“x数组”的值填写为 “a[]” （如果不是“a[]”，请改回，如果是的话就不用管） “y数组”的值填写为 “b[]” ，按Enter确定在表格的"C"列和“D”列就是统计的结果，往下翻到“r”对应的值，就是当前回归的相关系数。。。手打的，望采纳。。。

常用于测度列联表中相关性的三个相关系数是皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量（X, Y)的皮尔森相关性系数（ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积（σX,σY)。公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为0（分母不能为0），也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化，用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的。就好比我们想研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性，如果你无论跑多快，心跳都不变（即心跳这个变量的标准差为0），或者你心跳忽快忽慢的，却一直保持一个速度在跑（即跑步速度这个变量的标准差为0），那我们都无法通过皮尔森相关性系数的计算来判断心跳与跑步速度到底相不相关。2. spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数）斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X"，Y"），（X"，Y"）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数，最后带入公式就可求解结果。3. kendall correlation coefficient（肯德尔相关性系数）肯德尔相关性系数，又称肯德尔秩相关系数，它也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。分类变量可以理解成有类别的变量，可以分为无序的，比如性别（男、女）、血型（A、B、O、AB）；有序的，比如肥胖等级（重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖）。通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

皮尔森相关系数（Pearson"s Correlation）是统计学中比较重要的概念，它能够计算衡量出 2 个随机变量的相关性。注意这里的相关是线性相关！它的取值范围是 [-1, 1]，其中1 表示非常正相关，-1表示非常负相关，0表示二者不存在线性相关性。它的计算方法也比较简单，就是2个随机变量的协方差除以二者的标准差的乘积。请参考博文：皮尔森相关系数

判断系数和相关系数是统计学中用于描述和量化数据之间关系的两个概念，它们有一些不同之处，但也存在联系。1、判断系数（Coefficient of determination）：判断系数衡量了一个回归模型对观测数据拟合的程度。它表示通过回归模型所解释的因变量方差的比例。判断系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对数据的拟合程度越好。2、相关系数（Correlation coefficient）：相关系数衡量了两个变量之间线性关系的强度和方向。它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性相关。常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。它们的联系在于判断系数可以使用相关系数来计算。假设有一个简单的线性回归模型，其中只有一个自变量和一个因变量，那么判断系数就等于相关系数的平方。这是因为判断系数衡量的是回归模型解释的因变量的方差占总方差的比例，而相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度。

计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。拓展资料：1.协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。” 3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。

相关系数与回归系数：回归系数大于零则相关系数大于零；回归系数小于零则相关系数小于零。（它们的取值符号相同）回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；回归系数<0，回归方程曲线单调递减；回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。回归系数（regression coefficient）在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大。负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。扩展资料相关系数r的性质：1、uffe8ruffe8≤1；2、当r＞0时，表明两个变量正相关；当r＜0，表明两个变量负相关；3、uffe8ruffe8越接近于1，表明两个变量的线性相关性越强；4、uffe8ruffe8越接近于0，表明两个变量的线性相关性越弱；5、通常uffe8ruffe8＞0.75，认为两个变量之间有很强的线性关系。6、如果两个变量有很强的线性关系，这条直线就叫回归直线，所得的方程，就是回归直线方程。参考资料来源：百度百科-回归系数参考资料来源：百度百科-相关系数

在数据分析的问题中, 经常会遇见的一种问题就是 相关的问题。 比如：抖音短视频的产品经理经常要来问留存（是否留下来）和观看时长, 收藏的次数, 转发的次数, 关注的抖音博主数等等是否有相关性, 相关性有多大。 因为 只有知道了哪些因素和留存比较相关, 才知道怎么去优化从产品的方向去提升留存率 。 比如：如果留存和收藏的相关性比较大 那么我们就要引导用户去收藏视频, 从而提升相关的指标, 除了留存的相关性计算的问题, 还有类似的需要去计算相关性的问题。 比如淘宝的用户，他们的付费行为和哪些行为相关, 相关性有多大, 这样我们就可以挖掘出用户付费的关键行为。 这种问题就是相关性量化, 我们要找到一种科学的方法去计算这些因素和留存的相关性的大小。 这种方法就是相关性分析。 01 什么是相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析(官方定义) 简单来说， 相关性的方法主要用来分析两个东西他们之间的相关性大小。 相关性大小用相关系数r来描述，关于r的解读：(从知乎摘录) （1） 正相关： 如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0；一般： |r|>0.95 存在显著性相关； |r|≥0.8 高度相关； 0.5≤|r|<0.8 中度相关； 0.3≤|r|<0.5 低度相关； |r|<0.3 关系极弱，认为不相关 （2） 负相关 ：如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0； （3） 无线性相关： r=0, 这里注意, r=0 不代表他们之间没有关系, 可能只是不存在线性关系。 下面用几个图来描述一下，不同的相关性的情况： 第一张图r=-0.92 <0 是说明横轴和纵轴的数据呈现负相关，意思就是随着横轴的数据值越来越大纵轴的数据的值呈现下降的趋势, 从r的绝对值为0.92>0.8 来看, 说明两组数据的相关性高度相关。 同样的, 第二张图 r=0.88 >0 说明纵轴和横轴的数据呈现正向的关系, 随着横轴数据的值越来越大, 纵轴的值也随之变大, 并且两组数据也是呈现高度相关。 02 如何实现相关性分析 前面已经讲了什么是相关性分析方法, 那么我们怎么去实现这种分析方法呢 ， 以下先用python 实现 ： 1. 首先是导入数据集, 这里以tips 为例 import numpy asnpimport pandas aspdimport matplotlib.pyplot aspltimport seaborn assns%matplotlib inline## 定义主题风格sns. set(style= "darkgrid")## 加载tipstips = sns.load_dataset( "tips") 2. 查看导入的数据集情况 字段分别代表： total_bill: 总账单数 tip: 消费数目 sex: 性别 smoker: 是否是吸烟的群众 day: 天气 time: 晚餐 dinner, 午餐lunch size: 顾客数 tips.head # 查看数据的前几行 3. 最简单的相关性计算 tips.corr 4. 任意看两个数据之间相关性可视化，比如看 total_bill 和 tip 之间的相关性，就可以如下操作进行可视化 从散点图可以看出账单的 数目和消费的数目基本是呈正相关 , 账单的总的数目越高, 给得消费也会越多。 5. 如果要看全部任意两两数据的相关性的可视化： sns.pairplot(tips) 6. 如果要分不同的人群, 吸烟和非吸烟看总的账单数目total_bill和小费tip 的关系。 sns.relplot(x= "total_bill", y= "tip", hue= "smoker", data=tips)# 利用 hue进行区分 plt.show 7. 区分抽烟和非抽烟群体看所有数据之间的相关性，我们可以看到： 对于男性和女性群体, 在小费和总账单金额的关系上, 可以同样都是账单金额越高的时候, 小费越高的例子上, 男性要比女性给得小费更大方。 在顾客数量和小费的数目关系上, 我们可以发现, 同样的顾客数量, 男性要比女性给得小费更多。 在顾客数量和总账单数目关系上, 也是同样的顾客数量, 男性要比女性消费更多。 sns.pairplot(tips ,hue = "sex") 03 实战案例 问题: 影响B 站留存的相关的关键行为有哪些? 这些行为和留存哪一个相关性是最大的? 分析思路: 首先规划好完整的思路, 哪些行为和留存相关, 然后利用这些行为+时间维度 组成指标, 因为不同的时间跨度组合出来的指标, 意义是不一样的, 比如登录行为就有 7天登录天数, 30天登录天数 第二步计算这些行为和留存的相关性, 我们用1 表示会留存 0 表示不会留存 那么就得到 用户id + 行为数据+ 是否留存 这几个指标组成的数据 然后就是相关性大小的计算 import matplotlib.pyplot aspltimport seaborn assnsretain2 = pd.read_csv( "d:/My Documents/Desktop/train2.csv") # 读取数据retain2 = retain2. drop(columns=[ "click_share_ayyuid_ucnt_days7"]) # 去掉不参与计算相关性的列plt.figure(figsize=( 16, 10), dpi= 80)# 相关性大小计算sns.heatmap(retain2.corr, xticklabels=retain2.corr.columns, yticklabels=retain2.corr.columns, cmap= "RdYlGn", center= 0, annot=True)# 可视化plt.title( "Correlogram of retain", fontsize= 22)plt.xticks(fontsize= 12)plt.yticks(fontsize= 12)plt.show 图中的数字值就是代表相关性大小 r 值，所以从图中我们可以发现： 留存相关最大的四大因素:

相关系数的符号是英文字母The sign of the correlation coefficient is the English alphabet

决定系数就是R^2，指的是模型的说明度，是1-SSE/SST,用来表示模型对全体数据的解释程度。无论在单回归还是多回归里面都奏效.非调整过的R^2都是0到1之间，而调整过的R^2可以是负数。相关系数，correlationcoefficient，是2个数据的线性关系范围是-1到1之间，这个是用强弱和方向来解释数据两个数据的关联性。