欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)的區(qū)別及說明

 更新時(shí)間:2023年05月29日 09:56:14   作者:SunnyRivers  
這篇文章主要介紹了Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)的區(qū)別及說明,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

前言

相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間的相關(guān)關(guān)系程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

其取值范圍是[-1,1],當(dāng)取值為0時(shí)表示不相關(guān),取值為[-1,0)表示負(fù)相關(guān),取值為(0,-1],表示負(fù)相關(guān)。

目前常用的兩種相關(guān)性系數(shù)為皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearson)和斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)(Spearman)

簡(jiǎn)介

1.皮爾森相關(guān)系數(shù)評(píng)估兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系。

其中:

-1 ≤ p ≤ 1

p接近0代表無相關(guān)性

p接近1或-1代表強(qiáng)相關(guān)性

2.斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)評(píng)估兩個(gè)連續(xù)變量之間的單調(diào)關(guān)系。在單調(diào)關(guān)系中,變量趨于一起變化,但不一定以恒定速率變化。

其中:

N是觀測(cè)值的總數(shù)量

斯皮爾曼另一種表達(dá)公式:

表示二列成對(duì)變量的等級(jí)差數(shù)。

區(qū)別

Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)的范圍可以從-1到+1。

當(dāng)Pearson相關(guān)系數(shù)為+1時(shí),意味著,當(dāng)一個(gè)變量增加時(shí),另一個(gè)變量增加一致量。

這形成了一種遞增的直線。

在這種情況下,Spearman相關(guān)系數(shù)也是+1。

如果關(guān)系是一個(gè)變量在另一個(gè)變量增加時(shí)增加,但數(shù)量不一致,則Pearson相關(guān)系數(shù)為正但小于+1。

在這種情況下,斯皮爾曼系數(shù)仍然等于+1。

當(dāng)關(guān)系是隨機(jī)的或不存在時(shí),則兩個(gè)相關(guān)系數(shù)幾乎為零。

如果關(guān)系遞減的直線,那么兩個(gè)相關(guān)系數(shù)都是-1。

如果關(guān)系是一個(gè)變量在另一個(gè)變量增加時(shí)減少,但數(shù)量不一致,則Pearson相關(guān)系數(shù)為負(fù)但大于-1。

在這種情況下,斯皮爾曼系數(shù)仍然等于-1

相關(guān)值-1或1意味著精確的線性關(guān)系,如圓的半徑和圓周之間的關(guān)系。

然而,相關(guān)值的實(shí)際價(jià)值在于量化不完美的關(guān)系。

發(fā)現(xiàn)兩個(gè)變量是相關(guān)的經(jīng)常通知回歸分析,該分析試圖更多地描述這種類型的關(guān)系。

其他非線性關(guān)系

Pearson相關(guān)系數(shù)僅評(píng)估線性關(guān)系。Spearman相關(guān)系數(shù)僅評(píng)估單調(diào)關(guān)系。

因此,即使相關(guān)系數(shù)為0,也可以存在有意義的關(guān)系。

檢查散點(diǎn)圖以確定關(guān)系的形式。

該圖顯示了非常強(qiáng)的關(guān)系。

Pearson系數(shù)和Spearman系數(shù)均約為0。

結(jié)論

皮爾森評(píng)估的是兩個(gè)變量的線性關(guān)系,而斯皮爾曼評(píng)估的兩變量的單調(diào)關(guān)系。

因此,斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和極端值的反應(yīng)不敏感。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Python?數(shù)據(jù)分析教程探索性數(shù)據(jù)分析

    Python?數(shù)據(jù)分析教程探索性數(shù)據(jù)分析

    這篇文章主要介紹了Python?數(shù)據(jù)分析教程探索性數(shù)據(jù)分析,文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的小伙伴可以參考一下
    2022-08-08
  • TensorFlow實(shí)現(xiàn)AutoEncoder自編碼器

    TensorFlow實(shí)現(xiàn)AutoEncoder自編碼器

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了TensorFlow實(shí)現(xiàn)AutoEncoder自編碼器,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2018-03-03
  • Pytorch教程內(nèi)置模型源碼實(shí)現(xiàn)

    Pytorch教程內(nèi)置模型源碼實(shí)現(xiàn)

    本文是關(guān)于Pytorch教程文章,本篇主要為教大家Pytorch內(nèi)置模型源碼實(shí)現(xiàn),有需要的朋友可以借鑒參考下,希望可以有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2021-09-09
  • 解決df.to_csv()中文件名的問題

    解決df.to_csv()中文件名的問題

    這篇文章主要介紹了解決df.to_csv()中文件名的問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2023-08-08
  • selenium+python自動(dòng)化測(cè)試之多窗口切換

    selenium+python自動(dòng)化測(cè)試之多窗口切換

    這篇文章主要介紹了selenium+python自動(dòng)化測(cè)試之多窗口切換,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-01-01
  • 利用Python校準(zhǔn)本地時(shí)間的方法教程

    利用Python校準(zhǔn)本地時(shí)間的方法教程

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用Python校準(zhǔn)本地時(shí)間的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者使用Python具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-10-10
  • pandas全表查詢定位某個(gè)值所在行列的方法

    pandas全表查詢定位某個(gè)值所在行列的方法

    下面小編就為大家分享一篇pandas全表查詢定位某個(gè)值所在行列的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-04-04
  • python 利用文件鎖單例執(zhí)行腳本的方法

    python 利用文件鎖單例執(zhí)行腳本的方法

    今天小編就為大家分享一篇python 利用文件鎖單例執(zhí)行腳本的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-02-02
  • python實(shí)現(xiàn)按行切分文本文件的方法

    python實(shí)現(xiàn)按行切分文本文件的方法

    這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)按行切分文本文件的方法,涉及Python利用shell命令操作文本文件的相關(guān)技巧,需要的朋友可以參考下
    2016-04-04
  • Django實(shí)現(xiàn)靜態(tài)文件緩存到云服務(wù)的操作方法

    Django實(shí)現(xiàn)靜態(tài)文件緩存到云服務(wù)的操作方法

    這篇文章主要介紹了Django實(shí)現(xiàn)靜態(tài)文件緩存到云服務(wù)的操作方法,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2021-08-08

最新評(píng)論