皮尔森相关系数

图像质量评价数据库TID2013 网盘下载

例如，在TID2013中，PSNR（峰值信噪比）和平均人类感知（MOS，平均意见得分）的Spearman相关系数为0.69。
一头大萝北·2020-07-28 11:46

statsmodels笔记

stattools包含统计方法，如自相关系数，偏自相关系数等等（此处需要再补充）1.
qsefrdwa·2020-07-28 10:55

基于Python的语音信号处理（2）——基于语音信号的时域分析（分帧，短时能量分析，过零率）

摘要语音信号的典型特征包括短时能量分析，过零率，短时自相关系数（下一个博客再说）等。实现语音信号的短时分析，首先实现加窗分帧就要。
A霸天下·2020-07-28 09:52

空间分析 | 莫兰指数的计算

根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种，其值分布在[－1,1]，用于判别空间是否存在自相关。”
写代码的咸菜·2020-07-28 07:16

图像相似度匹配——距离大全

scipy.spatial.distance库计算距离（也可用sklearn.metrics.pairwise_distances）距离越小越匹配文章目录一、测试图片二、欧氏距离三、曼哈顿距离四、切比雪夫距离五、余弦距离六、皮尔逊相关系数七
XerCis·2020-07-28 02:04

白话空间统计二十三：回归分析（三）

要讲回归分析，绕不开的话题就是相关系数，在白话空间统计十八：相关性分析里面，对这个问题做了一个简要的描述，但是回过头来看，还有挺多东西漏掉了的，今天再用一个篇幅来讲讲相关系数一些其他的东西，并且给出数据和
大虾卢·2020-07-27 18:41

Spark ML计算皮尔逊相似度案例

SparkML计算两用户间的皮尔逊相似度功能说明数据格式及说明设计思路SparkML计算皮尔逊相关系数代码(Scala)功能说明该程序根据不同用户对不同电影的评分情况，通过SparkML中Correlation.corr
为了抽短袖·2020-07-27 16:33

MATLAB绘制二元正态分布

代码如下functiontow_p(a1,a2,b1,b2,p1,xmin,ymin,b)%a1，a2均值，b1,b2方差,p1相关系数,b坐标的长度x=xmin:0.5:xmin+b;y=ymin:0.5
小小小媛·2020-07-27 14:59

数据挖掘---营销推广预测响应

数据集及源码：https://download.csdn.net/download/qq_42363032/12645777文章目录预测1.读取数据2.提取X和Y3.连续型变量特征重要性筛选（相关系数）
WGS.·2020-07-26 19:18

相关系数

pearson相关系数三个相关性系数（pearson,spearman,kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关
King~~~·2020-07-24 21:00

利用python实现平稳时间序列的建模方式

建模的基本步骤如下：（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。
乐观的程序员·2020-07-17 20:53

利用python实现平稳时间序列的建模方式

建模的基本步骤如下：（1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。（2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择适当的ARMA（p，q）模型进行拟合。
wx5ecc6bcb4713c·2020-07-17 20:32

Python信号处理：自相关函数(对标MATLAB中的autocorr)

看上去MATLAB和statsmodels里都是用的标准的统计中的定义——皮尔森相关系数，而numpy和scipy中使用的是非正式的信号处理中的定义，需要均值为0，且计算结果需要归一化，才会
Ten_yn·2020-07-16 07:45

28、python计算多序列间相关系数、相关程度

线性相关：主要采用皮尔逊相关系数来度量连续变量之间的线性相关强度；线性相关系数|r相关程度0<=|r|<0.3低度相关0.3<=|r|<0.8中度相关0.8<=|r|<1高度相关1函数相关分析函数：DataFrame.corr
UP Lee·2020-07-16 06:37

信用评分卡模型建立总结

评分卡笔记1.评分卡流程评分卡的流程主要是以下的几个步骤：1.数据预处理观察数据处理数据中的缺失值与异常值2.卡方数据分箱分箱完成后将原始数据的值替换成woe的值3.特征选择将特征中相关性强的特征组合相关系数高的去除掉
Be_Alone·2020-07-16 06:41

python散点图及相关系数矩阵计算和相关性验证

python散点图及相关系数矩阵计算#-*-coding:utf-8-*-#__author__="LQ"importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportscipy.statsasstats
安然烟火·2020-07-16 05:51

Excel/SPSS相关性及显著性水平分析

（1）方法介绍Excel中相关性系数可以直接调用CORREL或者Pearson(查看帮助发现两者计算公式一样，如下图SPSS中相关性分析在直接使用“分析—相关—双变量”，然后设置相关系数计算方法以及置信区间
忠言睿长·2020-07-16 02:38

用Excel做相关性分析

其中比较常用的是线性相关分析，用来衡量它的指标是线性相关系数，又叫皮尔逊相关系数，通常用r表示，取值范围是[-1,1]，r取值范围相关程度|r|<0.3低度线性相关0.3≤|r|<0.5中低度线性相关0.5
data_cola·2020-07-15 22:25

Spearman's rank correlation coefficient (斯皮尔曼秩相关系数)

Spearman'srankcorrelationcoefficientFromWikipedia,thefreeencyclopediaJumpto:navigation,searchInstatistics,Spearman'srankcorrelationcoefficientorSpearman'srho,namedafterCharlesSpearmanandoftendenotedby
aris_zzy·2020-07-15 20:07

sklearn做单机特征工程

2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法
Yaphat·2020-07-15 19:12

python实践统计学中的三大相关性系数，并绘制相关性分析的热力图

在上一篇博客中，我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法（皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数）的使用，这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示，以便于更直观地来对不同因子之间的相关性进行分析
Together_CZ·2020-07-15 19:21

使用Python计算方差协方差相关系数

使用Python计算方差，协方差和相关系数文章目录使用Python计算方差，协方差和相关系数数学定义期望方差协方差相关系数协方差矩阵使用NumPy包计算数学定义期望设随机变量XXX只取有限个可能值ai(
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼·2020-07-15 19:56

相关性分析

知识点普及相关系数：相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一（判定相关性标准）相关性分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法基本特征
羽恒·2020-07-15 19:11

基于Python的相关分析（correlation）

相关分析（《Python数据分析基础》学习笔记）一、函数关系与相关关系1.函数关系2.相关关系（1）相关关系的定义（2）相关关系的分类二、简单相关分析1.散点图2.相关系数（1）numpy包计算简单相关系数
Arvin_Austin·2020-07-15 16:55

机器学习之一线性回归分析

主要用于预测与判别合理性等方向本章节我们主要讨论一元线性、多元线性、广义线性（也叫Logistic回归）等问题，下章节我们主要讨非线性回归、梯度下降等知识关系概念函数关系：确定性关系，y=a+bx相关关系：非确定性关系相关系数
Lonely-Observer·2020-07-15 13:46

多元线性回归

cor()#提供了两个变量之前的相关系数#car包中scatterplotMatrix()函数则会生成散点图矩阵第二步，使用lm函数拟合多元线性
三只产品数据汪·2020-07-15 12:42

机器学习（一）： python三种特征选择方法

包裹型：基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。
Catherine_In_Data·2020-07-15 12:27

如何做出一个优秀的多因子策略

（剔除多重共线性）1、因子分类：将因子按照风格或经济学含义不同分为收入因子、规模因子、技术因子、估值因子、统计因子等大类；2、相关系数法：计算所有因子的相关系数在高度相关的因子中挑选代表因子留下，保证剩余因子相关性不高
xuxiatian·2020-07-15 10:07

第五章：量化研究专题（第四篇：统计套利：利用相关系数进行配对交易 ）

导语：本篇内容你将会学会如何运用相关系数找出适合套利的股票标的，并编写套利策略，进行套利交易。什么是配对交易？
无语僧314·2020-07-15 09:59

《统计学习方法》--聚类方法

相似度判别标准相似度的判别主要是通过一定的标准来说明所给的实例之间的相似程度，常见的有基于距离的标准，基于相关系数的标准;针对
兜里有糖心里不慌·2020-07-15 09:52

数据清洗的一般流程（特征工程）

4.绘相关系数矩阵热图，分析各个特征的相关性，
不要怂，就是干·2020-07-15 07:49

Stata中的单位根检验

一般意义上，一个(弱)平稳过程的期望、方差和自相关系数应不随时间变化。然而在大多可观测的时间序列中，趋势项的存在总会使得序列不具有平稳性
磐石若水·2020-07-15 06:42

特征选择(Feature Selection)

交叉验证直接介绍k折叠交叉验证(k-foldcrossvalidation)：1.特征选择1.1相关系数先考虑对连续的输出y进行预测，皮尔森相关性系数为：Cov代表协方差，var代表方差，R(i)的估计定义为
花折泪·2020-07-15 01:47

基于Python的股票数据分析工具的设计与实现——聚类DBSCAN

选择对多支股票数据聚类分析，意义：经过对股票交易数据聚类（把整体形态比较相似的聚为一类）后，可以将其分为几个类别，然后从每个类别中选一个样本，最后组成的样本可使样本之间的相关系数降至最低。这样保证在一
梨花❀酱~·2020-07-14 19:20

皮尔逊相关系数与p值

1.皮尔逊相关系数假设有两个变量x,y则两者之间的皮尔逊相关系数为:皮尔逊相关系数衡量的是两者之间的相关关系，取值范围为[-1,1]，取值为正表示正相关，取值为负表示是负相关，同时，皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系
Jared_Yang·2020-07-14 18:01

ENVI下的统计分析功能

1.图像像素统计统计单波段影像的最大、最小值、均值、标准差、协方差和直方图；多波段之间波段间的统计特征包括协方差矩阵、相关系数矩阵、本征向量和散点分布图等1)直接统计(1)快速统计快
qq_34571169·2020-07-14 18:23

使用opencv实现camera calibration

opencv提供的demo(源码为calibration.cpp)实现单目摄像头的image的cameracalibration的基本处理过程一般步骤分为两个部分，如下：获取camera的内外参和畸变相关系数从图片列表中读取图像
singing1001·2020-07-14 16:42

转 ENVI下的统计分析功能

1.图像像素统计统计单波段影像的最大、最小值、均值、标准差、协方差和直方图；多波段之间波段间的统计特征包括协方差矩阵、相关系数矩阵、本征向量和散点分布图等1)直接统计(1)快速统计快
ihadl·2020-07-14 11:46

量化投资学习——因子IC、IR的介绍（转载）

因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（InformationCoefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过IC值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。
bodybo·2020-07-14 08:16

问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵（Pearson）

问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵（Pearson）一般相关性检验会用到两种系数：皮尔逊和斯皮尔曼。
bentou_·2020-07-14 08:49

一个使用python和TUShare进行股票分析的例子

《利用Python进行数据分析(PythonForDataAnalysis中文版)》P286中间有一个例子，使用标普500指数(SPX)和几支股票的收盘价，计算一个日收益率与SPX年度相关系数的DataFrame
敬事·2020-07-14 07:44

Machine Learning之高等数学篇(二十)☞《数字特征之期望、方差...中心距...峰度...等》

我们学习了《连续型与均匀、指数、正态分布等…》，这次我们续接上一节的内容，来学习《数字特征之期望、方差…中心距…峰度…等》一、期望例1例2二、方差常见分布三、标准差四、协方差协方差矩阵五、Pearson相关系数六
来自外星的一只猿·2020-07-14 07:36

量化交易_3

分析单因子收益率分析构建因子测试框架构建单因子回测框架多因子相关性分析多因子合成方法单因子IC分析因子的IC分析：判断因子与收益的相关性强度IC：某一期的IC是指该期因子暴露度和股票下期的实际回报值在横截面上的相关系数一个因子的
VisionaryX·2020-07-14 05:47

量化投资学习——因子IC、IR的介绍

因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（InformationCoefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过IC值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。
樱花城堡的小侍卫·2020-07-14 01:02

记得高考时的作文题目是“假如记忆可以移植”

英国电信公司未来学研究中心主任伊恩·皮尔森说:“事实上，意识只不过是另外一种官能，那正是我们试图在计算机里增加的东西。”他预测:未来45年内，人类在肉体死亡之前，可
fanghong1999·2020-07-14 01:52

MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数。

想用MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数。比如A=[123];B=[537];r=corrcoef(A,B)可以求出相关系数是0.5.为什么两个向量的元素都要是3个以上才行？
zyex1108·2020-07-14 00:25

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

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
星之所望·2020-07-13 20:30

NumPy--corrcoef()

皮尔逊积矩相关系数,又称“相关系数”，取值范围为[-1,1],r=0,没有相关性。
hantailala·2020-07-13 19:50

如何做出相关系数矩阵可视化图

如何在R中优雅地绘制相关系数矩阵install.packages("psych")install.packages(“corrplot”)#安装包，如果已安装，请略过library(psych)library
G小调的Qing歌·2020-07-13 19:26

一、求相关函数 corrcoef+协方差矩阵cov

但此种计算方法反映的是“线性相关”程度，对非线性相关结果不可靠（可采用斯皮尔曼等级相关系数(Spearmancorrelationcoefficient)来评估两参量之间的“单调相关性”）。
CHLO-E·2020-07-13 13:19
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