【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：