简单线性相关系数 r及检验

最新推荐文章于 2023-02-17 14:55:59 发布
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文章标签： r语言 数据结构与算法 python
原文链接：https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1511500
本文介绍了线性相关系数r的概念，包括总体和样本相关系数，并探讨了其在大数据不可直接观测时的计算方法。同时，文章强调了进行相关系数检验的重要性，并概述了检验的流程和目的。

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线性相关系数、卡方检验、互信息
gdanskamir的专栏
02-07 3万+
线性相关系数、卡方检验、互信息线性相关系数卡方检验互信息 线性相关系数 卡方检验 互信息 总结相信大家在数据挖掘的很多地方大家都看到这三个概念，比如说线性拟合的时候，看线性相关系数来评估拟合程度；在特征工程中，这三个都是filter类方法之一(过滤型)。那今天给大家总结下这三个概念，个人才疏学浅，有啥问题还请大家批评指正。线性相关系数也叫Pｅａｒｓｏｎ相 关 系 数， 主要衡量两个变量线性相关的程度
线性相关，相关系数
nibaer的博客
08-25 4206
协方差 cov(X,Y)=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)n=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E(XY)−E(X)E(Y)cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{n} =E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y) X,Y独立统计，cov(X,Y)=0方差 var(X)=∑n
Excel在统计分析中的应用—第十一章—相关分析-简单线性相关-相关系数的检验
预见未来to50的专栏
12-20 2198
 “虽然可以通过不同的方法获得两变量间的相关系数，但是在相关系数多大时我们才能认为其相关，或者需要讨论变量相关系数是否显著完全正相关（ρ是否为1），此时就需要对相关系数进行检验。前一个问题称之为相关系数为0的检验，后一个问题称之为相关系数为异于零的常数的检验。” 解答：
线性关系和相关系数
weixin_34233856的博客
01-08 5288
线性关系 定义 两个变量之间存在一次函数关系，就称它们之间存在线性关系。 即如果可以用一个二元一次方程来表达两个变量之间关系的话，这两个变量之间的关系称为线性关系，因而，二元一次方程也称为线性方程。 推而广之，含有n个变量的一次方程，也称为n元线性方程，不过这已经与直线没有什么关系了。 扩展定义 首先每一项（常数项除外）的次数必须是一次的（这是最重要的）。如...
线性相关系数
u012891477的专栏
06-09 7289
问题是这样开始的：在处理数据时，无意中发现年龄和费用的均值呈现了过分好的线性相关性 如下图所展示的：用肉眼就可以看出他们线性相关性很大 经过计算，皮尔逊相关系数达到0.983。 年龄和费用均值之间的线性相关性居然有那么高么？根据经验，规律好得不可思议，肯定有问题。。。   尝试考察下这个正相关系数的可靠性：用的单变量线性回归
线性回归相关系数c语言,线性回归方程和线性相关系数计算实例
weixin_30934229的博客
05-20 3819
回归分析是一种统计分析方法，用于研究多个统计量之间的关系，并利用关系进行预测。线性回归模型是最简单的回归分析模型，下面我们应用线性回归来预测票房。图8-5是计算机模拟生成的500个数据点，每个点表示一部电影，横坐标是预告片搜索量，纵坐标是票房。图8-5称为散点图，是统计分析中最简单、最常用的图，用于对数据的规律做初步观察。观察图8-5可以发现，这些数据点大多分布在一条直线附近，这条直线代表了这些数...
实现线性拟合和相关系数.rar
03-13
相关系数（Correlation Coefficient），通常用字母r表示，是用来衡量两个变量间线性关系强度和方向的统计量。在MATLAB中，我们可以使用`corrcoef`函数来计算相关系数。假设我们已经得到了拟合后的直线方程y_fit = p...
第七章.线性相关系数的计算
yfaixuexi的博客
11-23 1万+
7.1.1线性相关系数的计算 线性相关分析是用相关系数来表示两个变量间相互的线性关系，并判断其密切程度的统计方法。 为了下面编程方便起见，我们令X=身高，Y=体重。 > x=ug$height > y=ug$weight > par(mfrow=c(1,2)) > plot(x,y) > plot(y,x) 下面编写一个离均差积和函数来计算相关系数。 ...
线性相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient）-线性相关
GinWn的博客
03-07 2070
double coefficient(double acuan[],double sample[],int start1,int start2,int m) { int Length=m; double sum_sam=0; double avg_sam=0; double sum_acu=0; double avg_acu=0; for(int i=start1,j=
Excel在统计分析中的应用—第十一章—相关分析-简单线性相关-相关函数法确定相关系数
预见未来to50的专栏
12-19 763
在本节中，学习了一个新概念，即协方差。 “协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 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
简单线性相关案例-求相关系数
weixin_44556829的博客
04-13 8638
【例子】下面是某广告公司的广告费用与销售收入相关系数计算表 年份 广告费用/万元x 销售收入/万元y 2001 2 50 2002 2 51 2003 3 52 2004 4 53 2005 5 53 2006 6 54 2007 6 55 2008 6 56 2009 7 56 2010 7 57 n = 数量 = 10 ∑x=
（statistic）三种线性相关系数
经管与EE复合奇葩专业的专栏
04-29 2891
pearson线性相关系数： 假设shu
数理统计01：线性相关性系数，斯皮尔曼相关性系数计算及详解
向东的笔记本
03-27 5万+
在统计学中有三个可以衡量两个变量之间相关程度的指标：线性相关系数（linear correlation coefficient）、斯皮尔曼相关性系数（Spearman’s rank correlation coefficient）、肯德尔相关性系数（kendall correlation coefficient）。 这三个相关性系数可以衡量出两个变量变化的相同程度，现有两个变量X、Y。如果X变大的...
Excel在统计分析中的应用—第十一章—相关分析-简单线性相关-相关系数为零的检验（大样本）
预见未来to50的专栏
12-23 1345
接上篇。 对于大样本（N>30）时，可以采用标准正态分布进行检验 问题： 已知两支股票在37个交易日的收益率如下表所示，试在0.05的显著性水平下判断两种股票的收益率是否显著相关。
R 相关与相关性的显著性检验
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daisy的博客
04-11 5万+
1.数据说明R语言的自带的数据包中states.x77（关于美国50个州的某些数据）第1至6列的50份数据从统计的角度以及R语言的角度进行分析，看看R语言是怎么做相关分析的，同时怎么看分析出的结果 首先我们观察一下states.x77中第1至6列的数据及其意义列名解释单位Population人口人Income人均收入美元/人Illiteracy文盲率%Life Exp预期寿命年Murder谋杀率%...
3、特征选择(filter)：线性相关性的F检验
qq_34120015的博客
04-23 4667
这里写目录标题一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
相关系数的概念以及计算方法，举例说明
weixin_35756892的博客
02-17 1216
相关系数是衡量两种变量之间相关性的一种统计指标。它可以用来描述两个变量间的线性关系，以及它们的相对强弱。通常，当相关系数值接近1时，表示两个变量之间存在很强的正相关；当相关系数值接近-1时，表示两个变量之间存在很强的负相关；而当相关系数接近0时，则表示两个变量之间没有线性关系。举个例子，我们可以检验一个学生的考试成绩和他的学习时间之间的相关性，可以通过计算出相关系数来判断两者之间的关系。 ...
多元数据的相关性检验——基于R
qq_54423921的博客
08-13 2960
对于多元数据，讨论变量间是否具有相关关系是很重要的，这里介绍三种相关检验——，第一个检验是针对正态分布数据而言的，而后面两种检验属于秩检验。
最小二乘法(c语言实现线性,matlab进行拟合)及相关系数的求解
fengsigaoju的博客
03-31 3万+
现在给定n个点，（x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5)..(xn,yn).现在希望得到一条最好的曲线（也就是求一个函数关系式~~）能尽可能的描述这n个点（不一定所有点都经过，但是总的拟合最小） 现在探讨什么叫总的拟合误差最小： 为了方便，我们考虑最简单的线性模型。  1， n ∑（yi-f(xi))  i=1 但是考虑到有些点在线
R语言多元线性回归相关系数检验代码
最新发布
06-11
在R语言中，进行多元线性回归后，我们通常会使用`summary()`函数来获取模型的统计信息，其中包括了相关系数（也称为皮尔逊相关系数或Pearson's correlation coefficient）。如果你想直接检验相关系数，`lm()`函数默认不会提供这种检验，但你可以使用`cor.test()`函数来单独计算和检验变量之间的相关性。 对于多元线性回归中的变量间相关系数，`cor.test()`函数通常用来检验一组自变量是否具有显著的线性相关性，而不是直接针对回归模型的残差。如果你想检查回归模型各自变量对因变量的相关性，你可以在`lm()`之后使用`data.frame()`来创建数据框，并用`cor()`函数来计算。 一个简单的例子如下： ```R # 假设你已经有一个名为"my_data"的数据框，其中包含因变量"y"和多个自变量"var1", "var2", ..., "varN" # 先做多元线性回归 model <- lm(y ~ var1 + var2 + ... + varN, data = my_data) # 检查自变量之间的相关系数 correlation_matrix <- cor(my_data[, c("var1", "var2", ..., "varN")]) # 对相关系数矩阵进行显著性检验 correlation_test <- cor.test(correlation_matrix) # 输出结果 print(correlation_matrix) print(correlation_test$p.value) ```
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