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相关性分析(清风数学建模)

代码小姐 2022-02-09 阅读 73

一、皮尔逊person相关系数

(一)、概念

        皮尔逊相关系数可以看作为X和Y标准化后的协方差

(二)、使用条件

        1.两个变量线性相关

(三)、易错点

        1. 非线性相关也会导致线性相关系数很大

        2. 离群点对相关系数的影响很大

        3. 如果两个变量的相关系数很大也不能说明二者相关(可能是受到了异常值的影响)

4. 相关系数计算结果为0,只能说不是线性相关,但说不定会有更复杂的相关关系(非线性关系)

(四)、总结

        1. 如果两个变量本身就是线性的关系,那么皮尔逊相关系数绝对值大的就是相关性强,小的就是相关性弱。

        2. 在不确定两个变量是什么关系的情况下,即时算出皮尔逊相关系数,发现很大,也不能说明那两个变量线性相关,甚至不能说明它们相关,一定要画出散点图来观察。

(五)、对皮尔逊相关系数进行假设检验

 

 (六)、对皮尔逊相关系数进行假设检验的条件 

 (七)、如何检验数据是否是正态分布?

1.正态分布JB检验

 2.Shapiro-wilk夏皮洛-威尔克(3<=n<=50)

3Q-Q图(n较大)

二、斯皮尔曼spearman等级相关系数

 三、两个相关系数的比较

 

 

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