python 相关性系数,python回归系数显著性检验

　　如果python用Scipy计算人和spearman的相关系数有帮助，欢迎一起学习~

　　学习以下两位大佬讲义中的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数(安装python)

　　相关系数及其python实现

　　皮尔逊相关系数下有一个皮尔逊相关系数的计算公式。(x和y的协方差)/)x的标准差* y的标准差)

　　斯皮尔曼相关系数

　　在相关系数的简单分类中，对于这两个系数，什么样的值是好的取决于下面的关系

　　0.8-1.0:相关性很高。

　　0.6-0.8:强相关

　　0.4-0.6:中等强度相关

　　0.2-0.4:弱相关

　　0.0-0.2:非常弱或不相关

　　这种差异是有问题的。是不是所有变量都可以用这两个系数？这两个变量当然是有区别的。区别如下。皮尔逊相关系数最适合连续数据，正态分布，线性关系。当然也可以用spearman相关系数，效率不如pearson相关系数。如果不满足上述条件之一，可以用spearman相关系数代替pearson相关系数。两个序贯测量数据(序列变量)之间也用Spearman相关系数，但不能用pearson相关系数。皮尔逊相关系数的一个明显缺陷是，作为一种特征排序机制，它只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即使两个变量是一对一的关系，皮尔逊相关也可能接近于0。codeimportscipy . stats # createtwolistsoftomvalues x=[1，2，3，4，5，6，7，8，9] y=[ 2，1，2，4，4.5，7 9.5]Print(scipy . stats . Pearson r(x，Y)[0])0.941244325133636rank)# caclatethrankingsoft hey syranks=PD . series Calculate Pearson scorrelationseconfectientherakedversionfthedataretatureturnson Calculate son系数print(Spearman S _ rank _ correlation)x，y)[0])0.903736014561808 # Calculate Spearman的Scorrelationsecon calculates只是为了检查我们的结果，hereitspearman的susingsciyprint(scipy . stats . Spearman r(x，y)[0])# 0.900

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