【数学建模】相关性分析 - 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼相关系数
前言:
皮尔逊Person相关系 (要求数据满足正态分布
总体和样本
总体皮尔逊Person相关系数
一般说的相关系数就是皮尔逊相关系数
就是概率论的知识
消除量纲影响:
总体:
样本:
意义:
误区:
用于衡量线性
两个变量必须线性相关。
不是线性相关函数,不一样
总结:
例题:
MATLAB EXCEL SPSS都能做
MATLAB
SPSS
C(n,2) 的散点图可以用spss计算
假设检验:
概率论内容,考过的
对皮尔逊相关系数进行假设检验
条件:
第一步,第二步:
第三步:
第四步:
第五步:
更好用的方法:P值判断法
matlab:
spss
如何检验数据是不是正态分布:
正态分布JB检验(样本n>30)
matlab:
Shapiro-wikl检验:
Q-Q图(数据量非常大,不推荐用:
斯皮尔曼spearman相关系数(不要求正态分布
不要求是正态分布
第二种定义(matlab用的
MATLAB
斯皮尔曼显著检验:
小样本
大样本:
总结:
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