pearson相关性分析是什么意思,pearson相关性分析结果在论文中如何描述

　　Python实现了人员相关的检测

　　两个变量之间的相关性可以用Pearson或Spearman相关分析法进行分析。Pearson相关分析主要用于分析具有正态分布和不等间隔测量的连续变量，Spearman不服从二元正态分布，或者用于分析未知的总体分布和作为等级数据的原始数据。

　　检验两个样本之间是否存在线性关系。

　　假设条件

　　每个样本的观测结果都是独立且均匀分布的(iid)。每个样本的观测值呈正态分布。每个样本的观测值具有相同的方差。解释

　　H0:这两个样本是独立的。)H1)样本之间存在相关性。#

　　# exampleofthepearson scorrelationtestfromsicpy . stats importpearsonrdata 1=[0.873，2.817，0.121，-0.945，-0.055 0.125，-7.545，-0.555，-1.536，-3.350，-1.578，-3.537，-1.579]stat p=%.3f%(stat，p ) ifp 0.053: prprest

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