Pearson皮尔逊相关系数以及数据的描述性统计+Matlab代码

学习内容：

Pearson皮尔逊相关系数以及数据的描述性统计(学自b站清风数学建模教程)

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学习时间：

2020.12.13

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学习产出：

数据

代码：

%八年级女生体测数据分析
clear;clc;
load data1.mat;
%统计描述
MIN = min(data); %每一列的最小值
MAX = max(data); %每一列的最大值
MEAN = mean(data); %每一列的均值
MEDIAN = median(data); %每一列的中位数
SKEWNESS = skewness(data); %每一列的偏度
KURTOSIS = kurtosis(data); %每一列的峰度
STD = std(data); %每一列的标准差
result = [MIN;MAX;MEAN;MEDIAN;SKEWNESS;KURTOSIS;STD]

%% 计算各列之间的相关系数
% 在计算皮尔逊相关系数之前,一定要做出散点图来看两组变量之间是否有线性关系
% 这里使用Spss比较方便: 图形 - 旧对话框 - 散点图/点图 - 矩阵散点图

R = corrcoef(data)   % correlation coefficient

结果：

result =

   1.0e+03 *

    0.1350    0.0160    1.4500    0.0078    0.0520    0.0005
    0.1710    0.0650    3.2720    0.0150    0.2050    0.0175
    0.1560    0.0468    2.3332    0.0108    0.1668    0.0095
    0.1570    0.0470    2.3910    0.0107    0.1670    0.0096
   -0.0003   -0.0004   -0.0003    0.0007   -0.0008   -0.0002
    0.0027    0.0094    0.0028    0.0033    0.0084    0.0028
    0.0074    0.0050    0.3504    0.0013    0.0168    0.0029


R =

    1.0000    0.0665   -0.2177   -0.1920    0.0440    0.0951
    0.0665    1.0000    0.0954    0.0685    0.0279   -0.0161
   -0.2177    0.0954    1.0000    0.2898    0.0248   -0.0749
   -0.1920    0.0685    0.2898    1.0000   -0.0587   -0.0019
    0.0440    0.0279    0.0248   -0.0587    1.0000   -0.0174
    0.0951   -0.0161   -0.0749   -0.0019   -0.0174    1.0000