数学建模——皮尔逊person相关系数VS斯皮尔曼spearman相关系数学习笔记

皮尔逊 person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数,它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小,根据

数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模论文中最容易用错的方法)。

 一、皮尔逊Person相关系数

如果有两个变量:X、Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解:

(1)、当相关系数为0时,X和Y两变量无关系。

(2)、当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间。

(3)、当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间。

相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。屁、

1、Person相关系数公式计算如下:

ç®å°éç¸å³ç³»æ°è®¡ç®å¬å¼

可理解为数据X与Y的协方差/(X的标准差 *Y的标准差)

皮尔逊相关系数也可以看成是剔除了两个变量量纲影响,即将X

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