相关系数的检验

最新推荐文章于 2025-02-23 19:25:42 发布
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本文介绍了相关系数的显著性检验，包括t检验和z检验。t检验用于判断相关系数r是否显著不等于零，而z检验则通过计算置信区间来评估相关系数的假设。此外，纠正了一个关于计算相关系数临界值的常见误区，并提供了正确计算方法的链接。

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相关系数的检验主要有两种方法,一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。

关于t检验(检验r是否显著，即检验r是否不等于零）

1   根据r和n计算得到t
2   查表得到 在 显著性水平α和自由度(n-2)下，t分布的上α分位点tα/2
3  
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相关系数和假设检验
weixin_52143568的博客
02-26 4695
二、皮尔逊相关系数（Pearson） 1.总体皮尔逊相关系数 图源于清风数模 2.样本皮尔逊相关系数 图源于清风数模 3.注意 皮尔逊相关系数大并不能说明两个变量具有很强的相关性，必须先画散点图去寻找是否两个变量之间是线性的关系，如果是的话才能根据皮尔逊相关系数判断两个变量间的相关性。 离群点对相关系数影响很大，所以在求相关系数前需要清除异常值。 相关系数大不能说明两者相关，需要画散点图看一看。 相关系数为0只说明不是线性相关，还有可能是非线性相关。
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08-31
可以查询相关性是否显著，比如掌握样本数，得到的相关系数可以通过检查该表推断显著性。
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alina_ruc1203的博客
07-31 6996
理解误区1——散点图和皮尔逊相关系数的联系（垂直x轴或者垂直y轴时，Person相关系数计算为零）<—— Person相关系数只是用来衡量线性相关程度的指标，只有确定了两个变量是线性相关的，这个相关系数才能用来衡量相关程度易错点1——非线性相关也会导致线性相关系数很大—>Person相关系数高不能证明具有线性相关性易错点2——离群点对相关系数的影响很大->用Person相关系数进行分析时，考虑去除异常值。
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striveAgain丶的博客
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文章目录皮尔逊相关系数假设检验下面来看一个例子斯皮尔曼(spearman)相关系数注意 皮尔逊相关系数 总体皮尔逊（Pearson）相关系数 如果有 A:{A1,A2,⋯ ,An}A:\{A_1, A_2, \cdots, A_n\}A:{A1​,A2​,⋯,An​} 和 Y:{Y1,Y2,⋯ ,Yn}Y:\{Y_1, Y_2, \cdots, Y_n\}Y:{Y1​,Y2​,⋯,Yn​} 这两组数据，并且这两组数据都是总体数据。（即调查所有对象而得出的数据），那么可以求出总体均值为：E(X)=∑i=1
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