皮尔森相关系数第24页

ADF单位根检验三种形式_Python量化投资基础：时间序列的平稳性检验

weixin_39992760·2022-06-14 10:28

时间序列—相关性和滞后性分析_python

hellobigorange·2022-06-14 09:11

【阅读笔记】数据分析思维：分析方法和业务知识

相关系数的作用是？如何判断两者之间有“相关关系”？群组分析方法是什

guieraxbc·2022-06-12 07:35

【数据分析】数据分析方法（六）：相关分析 & 群组分析

中传男明星皮皮·2022-06-12 07:53

特征工程————特征降维

目录2.5.1降维2.5.3特征选择方法：2.5.4过滤式4.1低方差特征过滤4.2相关系数2.5.1降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程。

荷泽泽·2022-06-11 17:42

特征工程特征降维

文章目录一、降维1.1定义1.2降维的两种方式二、特征选择2.1定义2.2方法2.3低方差特征过滤2.3.1API2.3.2数据计算2.4相关系数2.4.1皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient

落花雨时·2022-06-11 17:37

Python 数据分析 —— Pandas ②

文章目录读入数据数据格式转换查看格式将产地转化为字符串格式将年代转化为整数格式将时长转化为整数格式排序默认排序按照投票人数排序按照年代排序多个值排序基本统计分析描述性统计最值均值和中值方差和标准差求和相关系数和协方差计数保存数据数据透视基础形式设置查看数据数量多个索引指定函数

苍夜月明·2022-06-10 07:48

Python 数据分析 —— Matplotlib ②

文章目录前提工作twinx()——双轴图（折线图＋柱状图）的绘制plt.scatter()——散点图的绘制plt.boxplot()——箱形图的绘制seaborn.heatmap()——热力图（相关系数矩阵图

苍夜月明·2022-06-10 07:48

【无标题】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据获取1.引入库2.获取数据存入数据库二、上证指数周期性分析1.正相关系数和偏相关系数分析2.结果展示前言在大数据时代下

lxh112198·2022-06-08 07:24

数学建模算法学习

清风数学建模综合评价问题1.1层次分析法AHP1.2TOPSIS法1.3模糊综合评价（国内比赛用的比较多，暂时不看）数据处理2.1插值算法2.2拟合算法相关性分析3.1皮尔逊相关系数3.2斯皮尔曼等级相关系数

静妮子i·2022-06-07 16:33

因子分析原理及结果解析

主要思想：因子分析主要基于降维的思想，通过探索变量之间的相关系数矩阵，根据变量的相关性大小对变量进行分组，使同组内变量间的相关性较高

耳东鹏·2022-06-06 07:32

因子分析之ggplot2

R语言因子分析与ggplot2一、mvstats包与本文所用的数据1.mvstats包2.本文所用的数据二、检验是否适合做因子分析1.KMO检验巴特利特球形度检验2.相关系数检验3.相关系数热力图三、因子提取

阿强真·2022-06-04 07:29

R语言与多元线性回归方程及各种检验

R语言与多元线性回归方程及各种检验文章目录R语言与多元线性回归方程及各种检验一、模型建立二、多重共线性（1）产生的背景：（2）多重共线性的检验1.简单相关系数法：2.方差膨胀因子（vif）法3.矩阵XTXX

阿强真·2022-06-04 07:58

【机器学习】-第8章-聚类算法

评价指标8.2.1外部指标1)Jaccard系数2)FM指数3)Ran指数4)Mirkin指数8.2.2内部指标DB指数Dunn指数8.3距离计算(相似度)1)性质2)闵可夫斯基距离3)马哈拉诺比斯距离4)相关系数

說詤榢·2022-06-01 11:49

Stata基础学习（一）：Stata结果输出

使用软件：Stata16MP目录1.统计表格与矩阵的输出1.1tabstat计算基本统计量1.2logout输出基本统计量1.3logout输出相关系数矩阵2.回归结果输出2.1esttab呈现回归结果

马瑞祺·2022-05-27 11:36

常用的相似度和距离计算方法详解（python版）

BlackEyes_SY·2022-05-27 07:16

深度学习笔记：主成分分析（PCA）（1）——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵

深度学习笔记：主成分分析（PCA）（1）——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵笔者在学习主成分分析（PCA）的时候接触到了协方差矩阵的应用。

aaronwu2·2022-05-25 07:16

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试、面试题：机器学习基础(41-60)

机器学习基础1-20面试、笔试题集：机器学习基础21-40面试、笔试题集：机器学习基础41-60面试、笔试题集：机器学习基础61-80面试、笔试题集：机器学习基础81-10041.两个变量相关，它们的相关系数

shiter·2022-05-23 07:46

随机变量的数字特征——《概率论及其数理统计》第四章学习笔记

第四章学习笔记文章目录随机变量的数字特征——《概率论及其数理统计》第四章学习笔记前言MindMap数学期望定义离散型连续型函数期望的两个定理性质方差定义离散型连续型tips：变量标准化四个重要性质切比雪夫不等式协方差及相关系数定义协方差相关系数协方差性质相关系数的两个定理不相关与独立矩

物联黄同学·2022-05-22 07:17

大师兄的数据分析学习笔记(八）：探索性数据分析（七）

相关分析使用相关系数直接衡量相关性的大小。

superkmi·2022-05-20 17:17

统计学—常用统计量

overline{X}X二、方差σ\sigmaσ二、样本方差S2S^{2}S2三、标准差σ2\sigma^2σ2三、样本标准差SSS四、样本的k阶原点矩五、样本的k阶中心矩一、期望三、原点矩四、中心距五、协方差与相关系数

Michael_lcf·2022-05-20 13:44

【金融、量化系列】计算股票历史期望收益率（年化）、收益率标准差（年化）、夏普比率、以及股票之间月收益率的相关系数，并以夏普比率、相关系数为条件筛选股票

使用akshare获取股票数据，利用月度数据计算每只上证50成分股的股票历史期望收益率（年化）、收益率标准差（年化）、夏普比率、以及股票之间月收益率的相关系数，并以夏普比率、相关系数为条件筛选股票。

学金融的程序员懒羊羊·2022-05-20 07:25

数学建模更新2（因子分析）

因子模型的性质6.因子载荷矩阵的统计意义7.参数估计8.因子旋转的方法9.因子得分10.因子分析：统计三.实操1.题目2.第一次因子分析3.第二次因子分析4.对因子分析结果的介绍一.概述因子分析法通过研究变量间的相关系数矩阵

晨沉宸辰·2022-05-20 07:49

数学建模学习：因子分析

当挪威森林遇上银渐层·2022-05-20 07:56

numpy 数组操作

目录1.数组操作1.1数组排序sort函数argsort函数1.2求和1.3最大值和最小值1.4均值1.5标准差1.6相关系数矩阵2.多维数组操作2.1数组形状2.2转置2.3数组连接（concatenate

听风吹等浪起·2022-05-18 16:33

Z_bioinfo·2022-05-18 15:37

【Python数据分析】时间序列分析——AR/MA/ARMA/ARIMA

目录一、时间序列的平稳性与差分法1.时间序列的平稳性：2.平稳性检验3.纯随机性检验4.差分法二、平稳时间序列模型1.AR模型2.MR模型3.ARMA模型4.平稳时间序列建模步骤（1）自相关系数（ACF

阿丢是丢心心·2022-05-12 10:56

Pearson、Spearman、Kendall相关系数差别

zhimahuuu·2022-05-09 15:29

三大相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数的联系与区别

sta@ma@brain·2022-05-09 15:29

三大统计学相关系数（pearson、kendall、spearman）

一、皮尔逊相关系数前边文章讲了很多了，这里不详细讲了，想了解的可以看这篇。

回一幻·2022-05-09 15:29

【转】统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没

weixin_42692506·2022-05-09 15:59

皮尔森统计学相关性分析_统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）...

personcorrelationcoefficient(皮尔森相关性系数)公式如下：重点关注第一个等号后面

weixin_39834488·2022-05-09 15:58

斯皮尔皮尔森肯德尔_Pearson皮尔逊Kendall肯德尔和Spearman斯皮尔曼三种相关分析方法的异同...

两个连续变量间呈线c;使用Pearson积差相关系数不满足积差相关分析的适用条件时使用Spearman秩相关系数来描述。

托卡马克之冠mkq·2022-05-09 15:58

统计学之三大相关性系数简介（pearson、spearman、kendall）

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）重点关注第一个等号后面的公

Alvin Jiao·2022-05-09 15:57

Pearson皮尔逊，Kendall肯德尔和Spearman斯皮尔曼三种相关分析方法的异同

qrdsy_lrf·2022-05-09 15:57

三大统计学相关系数（pearson皮尔森、spearman斯皮尔曼、kendall肯德尔）

目录1personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）2spearmancorrelationcoefficient（斯皮尔曼相关性系数）3kendallcorrelationcoefficient

意念回复·2022-05-09 15:27

统计学三大相关性系数：pearson，spearman，kendall

目录personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数-r）spearmancorrelationcoefficient（斯皮尔曼相关性系数-p）kendallcorrelationcoefficient

小孔乘象k·2022-05-09 15:27

Pearson相关系数, Spearman相关系数,Kendall相关系数

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）重点关注第一个等号后面的公

一个人旅行*-*·2022-05-09 15:27

三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数

pillow_L·2022-05-09 15:27

matlab回归分析sst_如何用Matlab/Python/Stata做简单回归分析

来源：金融民工新语作者：刘新宇1问题描述：(1)简单的描述性统计：均值、中位数等(2)求出多个变量的相关系数矩阵(3)求出简单多元线性回归的系数(4)求出常见的回归描述量：例如中心化R方、调整后R方2数据来源

weixin_39957951·2022-05-06 07:50

机器学习(一)——基于决策树算法建立用户流失预测模型

数据类型转换2.2.2缺失值处理2.2.3重复值处理2.2.4异常值处理三、数据可视化分析3.1流失客户占比3.2样本基本特征对客户流失率的影响3.3样本特征相关性分析3.3.1特征值提取与编码3.3.2构造相关系数矩阵

Nick-洪仔·2022-05-05 07:32

应用统计学第二次作业

array2)函数作用：返回总体协方差,即两组数值中每对变量的偏差乘积的平均值参数传递：array1传递第一组数据的起始区间array2传递第二组数据的起始区间或直接输入该函数即可的计算结果(2)计算相关系数

T_Y_F666·2022-05-05 07:05

大师兄的数据分析学习笔记(六）：探索性数据分析（五）

大师兄的数据分析学习笔记(五）：探索性数据分析（四）大师兄的数据分析学习笔记(七）：探索性数据分析（六）四、多因子与复合分析4.相关系数相关系数是衡量两组数据的分布趋势和变化趋势一致性程度的因子。

superkmi·2022-05-04 16:59

机器学习之降维方法PCA与因子分析

上期内容：机器学习之朴素贝叶斯模型上期讲到朴素贝叶斯模型，它适合于数据量小，或者特征间相互独立，若遇到特征间的相关系数较大，我们可以对特征进行降维，减少特征数量。

小磊要努力哟·2022-05-02 07:30

喜欢吃豆·2022-04-28 13:10

机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型：简单线性回归、多项式回归与多元线性回归

创作不易，恳请四联课前测验目录一、内容介绍二、理论实践1.学习准备①数据准备②运行环境2.提出问题3.线性回归概念及数学原理①简单线性回归理论②多项式线性回归理论③多元线性回归理论4.相关系数概念5.寻找相关性

GISer Liu·2022-04-27 07:11

大数据笔记--Spark机器学习（第一篇）

实现机器学习算法的工具与技术框架三、SparkMLlib介绍1、简介2、MLlib基本数据类型Ⅰ、概述Ⅱ、本地向量Ⅲ、向量标签的使用Ⅳ、本地矩阵Ⅴ、分布式矩阵的使用3、MLlib统计量基础Ⅰ、概述Ⅱ、计算基本统计量Ⅲ、计算相关系数四

是小先生·2022-04-25 07:47

皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

u013250861·2022-04-25 07:07

机器学习目录

如下为整理的机器学习的查阅目录一、统计学基础1、浅谈傅里叶级数与变换的理解（一）2、浅谈傅里叶级数与变换的理解（二）3、傅里叶变换的解释与推导（三）4、特征值与特征向量几何意义5、正交变换与坐标系的关系6、协方差与皮尔逊相关系数

且行且安~·2022-04-24 07:56

机器学习案例学习【每周一例】之 Titanic: Machine Learning from Disaster

2、训练后，看测试数据和训练数据误差，确定是否过拟合还是欠拟合；3、欠拟合的话，说明模型不准确或者特征提取不够，对于特征提取不够问题，可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性，如果相关系数是0，则放弃特征

djph26741·2022-04-20 07:01

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