实用统计学方法

博客介绍了分类型、等级型和间隔型数据变量间相关关系的检测方法,包括佛爱系数、克莱姆系数、兰布达系数、肯德尔相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、非对称关联萨默斯指数以及皮尔逊积矩相关系数。强调了各种系数的应用场景和适用条件。

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1.分类型数据变量之间的相关关系检测

分类型数据的变量关系检测方法,分别是佛爱系数、克莱姆系数及非对称关系的兰布达系数检验。其中:

  • 佛爱系数检验方法和克莱姆系数检验方法本质上没有区别,知识两者适用情况不同:佛爱系数适用于每个因子只有两种表达形式(如有无、01)的情况,克莱姆系数适用于每个因子有多种表达形式(如颜色有多种)的情况。虽然克莱姆系数可以代替佛爱系数,但是卡莱姆系数的计算量大,能在使用佛爱系数的时候尽量不用克莱姆系数。
  • 克莱姆系数能够检测出两个变量间是否有关系,但不能判断变量a对变量b是否具有决定性作用;而兰布达系数检验可以检测出是否有这种决定性作用,是否可以通过变量a的出现预测变量b的出现。
  • 3种方法在数据整理上都有一个共同点,都是使用列联表,两个变量分别作为行和列,变量的不同表达方式之间的组合出现的频率是用于计算的数据。

总结:
1.准备用一个变量来预测另一个变量的出现么?
(1)是…布兰达系数
(2)否…2
2.每个变量的表现形式
(3)2种…佛爱系数
(4)多于2种…克莱姆系数

2.等级型数据变量间的相关关系检验

4种等级型数据的变量关系检验方法,包括肯德尔偏秩相关系数、肯德尔和谐系数、斯皮尔曼秩相关系数及非对称关联萨默斯指数。其中:

  • 斯皮尔曼秩相关系数是最早研究出来的检验变量间关系的方法,应用最
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