python求相关性系数,python回归系数

　　用PYTHON计算偏相关系数在统计学中，我们经常用皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性关系。然而，有时我们对理解两个变量之间的关系感兴趣，同时控制第三个变量。

　　例如，假设我们想要测量学生的学习时间和期末考试成绩之间的相关性，同时控制学生在班级中的当前成绩。在这种情况下，我们可以用偏相关来衡量学习时间和期末考试成绩的关系。

　　例如：Partial Correlation in Python

　　假设我们有以下数据框架，它显示了10名学生的当前成绩、总学习时间和期末考试成绩：

　　要在控制currentGrade的同时计算hours和examScore之间的部分相关性，我们可以使用pingouin包中的partial_corr()函数，该函数使用以下语法：

　　partial_corr(data, x, y, covar)

　　其中：

　　数据：数据帧的名称

　　x，y:数据帧中列的名称

　　covar:数据框架中协变量列的名称(例如，您控制的变量)

　　#安装并导入pingouin包pip将pingouinimport pingouin安装为pg#在控制gradepg.partial_corr(data=df，x=hours ，y=examScore ，Covar= current grade )n r ci 95% R2Adj _ R2P-瓦尔B F10幂皮尔逊100.191 [-0.5，0.73]0.036-0.2380 . 5980 . 4380 . 082我们可以看到随着学习时间的增加。如果当前分数不变，测试分数也会增加。

　　要一次性计算多个变量之间的部分相关性，可以使用.pcorr()函数：

　　#计算所有成对偏相关，四舍五入到小数点后三位。round(3)currradeyoursxamscorecurrentgrade 1.000-0.311 0.736小时-0.3111.000 0.191 exam score 0.7360 . 191 1.000在https://www.statology.org/partial-correlation-python/.翻译

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