相关系数

高数篇（四）-- 互信息概述与matlab实现

不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布p(X,Y)p(X,Y)p(X,Y)和分解的边缘分布的乘积p(X)p(Y)p(X)p(Y)p(X)p(Y)的相似程度。
长路漫漫2021·2022-11-16 09:05

R语言的Copula变量相关性分析

虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。
zmjia111·2022-11-16 00:35

相关系数

1.对于相关系数有如下的理解：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。
孙敬博·2022-11-15 17:13

各种假设检验总结

检验均值差检验总体比率的检验单一总体比率的检验两总体比率的检验t检验单总体检验双总体检验独立样本t检验1.独立大样本，总体标准差已知2.独立大样本，总体标准差未知3.独立小样本，总体标准差未知配对样本t检验相关系数检验
PD我是你的真爱粉·2022-11-15 16:44

机器学习-评价指标总结

可能是由什么原因导致的AUC为什么对正负样本分布不敏感GroupAUC（GAUC）F1和AUC有什么区别回归指标交叉熵跟MSE有什么区别排序指标介绍下NDCG推荐系统评估指标其它指标介绍下Pearson相关系数分类指标错误率与精度在分类任务中
城阙·2022-11-15 14:38

主成分分析结果成分不显著_【数据分析】特征处理-主成分分析

2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。4、计算主成分变量值。5、统计结果分析，提取所需的主成分。实例代码:dataPractice.PCA_Demo;input
难得加油·2022-11-15 08:53

R语言——Error in plot.window(...) : ‘xlim‘值不能是无限的

原因：1、调用分析主成分的函数应是princomp()2、princomp()里面应用矩阵是普通数据矩阵，而非相关系数矩阵
念衢·2022-11-13 12:57

机器学习中常用范数与距离

机器学习中常用范数与距离前言范数向量范数矩阵范数距离曼哈顿距离欧氏距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离余弦距离相关系数与相关距离汉明距离杰卡德类似系数参考文章前言在机器学习中经常会涉及到范数和距离的概念
hfutdog·2022-11-12 15:08

数据预处理&降维&主成分分析

特征预处理API包含内容归一化标准化降维Filter过滤式方差选择法——低方差过滤特征相关系数法——特征与特征之间的相关程度Embeded嵌入式决策树正则树深度学习主成分分析特征预处理通过一个转换函数将特征数据转换成更适合算法模型的特征数据过程为什么要进行归一化和标准化
wxxxx_xx·2022-11-11 08:42

机器学习笔记（二）——特征工程

鸢尾花案例数据集的划分程序数据集下载二、特征抽取介绍字典的特征提取文本特征提取（英文）中文文本特征提取jieba分词处理Tf-idf文本特征提取三、特征预处理介绍包含内容归一化标准一化四、特征降维介绍包含内容特征选择过滤式低方差过滤相关系数主成分分析前言特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能
哆啦A梦(·2022-11-08 17:42

图像相似算法最全总结

图像相似算法直方图计算法比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。
xukobe97·2022-11-08 16:32

数据挖掘——1 数据预处理

DataTransformation数据转变换2.1为什么要进行数据变换2.2数据类型2.3采样三、DataDescription数据描述与可视化3.1数据归一化3.2经典统计量3.3数据间的相关性3.3.1相关系数
CozyCode·2022-11-02 15:02

【数据分析】数据分析达人赛1:用户情感可视化分析

目录赛题背景赛题数据1、导入数据分组2、文本清洗3、绘制词云4、情感分析（SnowNLP计算情感得分）5、绘制不同情感值的柱形图6、不同主题下的情感得分柱形图7、绘制不同情感词下的频数条形图8、绘制相关系数热力图赛题背景赛题以网络舆情分析为背景
—Xi—·2022-11-01 14:49

【数据分析】Python数据分析之回归分析

其主要流程可以解释如下：收集一组包含因变量和自变量的数据根据因变量和自变量之间的关系，初步设定回归模型求解合理的回归系数进行相关性检验，确定相关系数利用模型对因变量做出预测或解释，并计算预测值的置信区间
快乐小虎鲸biubiu·2022-11-01 11:28

机器学习实战：支持向量机回归预测财政收入

机器学习实战：支持向量机回归预测财政收入数据集说明数据集特征说明特征分析特征可视化导入数据可视化特征相关性检测绘制相关矩阵打印Pearson相关系数多变量研究Lasso特征选择模型进行特征提取alpha
cpLoners·2022-10-31 21:54

相关系数excel_给你一份数据，如何去分析？手把手教你用Excel进行数据分析

申明：本人于2019.8.26首发本文于简书，今日转载并重新编辑至头条本文是我当初作为数据分析小白实践的第一课，只要你掌握了数据分析方法论，最常见的Excel也能完成漂亮的全流程分析只要有方法，Excel也能完成漂亮的数据分析，这是一份对小白很适合的数据分析方法论。知乎上学习了磊叔【知乎作者：徐小磊】的数据分析方法论，我来交作业了。读完本文您将掌握：利用Excel进行数据分析的七步方法论有这样一份
weixin_39856269·2022-10-30 07:29

读书随笔：The Book of Why——CHAPTER 2：From Buccaneers to Guinea Pigs: The Genesis of Causal Inference

但1000个球的路径是非常可预测的回归均值并不一定是一个因果过程，而可能仅是偶然规律成功=天赋+运气伟大的成功=多一点天赋+多一点运气回归能够帮助我们通过一个变量的值预测另一个变量的值，效果主要依赖于相关系数回归并不涉及到
xiongxyowo·2022-10-30 07:11

深度学习推荐系统--协同过滤推荐算法＋实现代码

用户相似度计算（SimilarityCalculation）1.余弦相似度(CosineSimilarity)2.皮尔逊相关系数（Pearson'sCorrelation）3.杰卡德相似度计算（Jaccardcoefficient
慕慕和小绵羊·2022-10-17 08:49

最小二乘法构建线性回归方程

目录一、相关数学知识的定义1.1一元线性回归的定义1.2相关系数R²的定义二、使用jupyter来做一元线性回归分析2.1根据最小二乘法公式手动构建一元线性回归模型2.2调用包实现一元线性回归模型三、用
伊始不觉·2022-10-16 07:09

【毕业设计】基于时间序列的股票预测与分析 - 大数据 python

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算1简介Hi
Mr_DC_IT·2022-10-14 10:21

毕业设计之 - 大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后-毕设帮助
DanCheng-studio·2022-10-14 10:50

机器学习入门篇（一）

数据集的划分二、特征工程2.1特征抽取2.1.1字典特征工程2.1.2文本特征工程2.2特征预处理2.2.1归一化2.2.2标准化2.3特征降维2.3.1特征选择2.3.1.1方差选择法2.3.1.2相关系数
数产第一混子·2022-10-13 17:20

经典推荐算法之协同过滤

一、协同过滤算法简介二、基于用户的协同过滤算法2.1实例2.2相似度计算方式2.2.1余弦相似度2.2.2杰卡德相似系数2.2.3皮尔逊相关系数2.3最终结果预测三、基于物品的协同过滤算法四、上代码4.1UserCF4.2ItemCF
山科智能信息处理实验室·2022-10-13 07:23

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记

相关系数降维3.2常用的数据建模方法3.2.
HTUer的编程之路·2022-10-12 07:56

皮尔逊/斯皮尔曼相关系数

相关系数1.相关性的直观展示2.斯皮尔曼等级相关系数(Spearman'sRankCorrelationCoefficient)2.1定义2.2示例3.皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient
L2_Zhang·2022-10-10 19:50

数据竞赛EDA(Exploratory Data Analysis)操作总结

查看数据分布1.3Q-Q图：查看数据是否符合正态分布1.4KDE分布图：查看特征分布是否一致1.5线性回归关系图：分析变量之间的线性关系二、查看特征变量相关性2.1计算相关性系数2.2画出相关性热力图2.3根据相关系数筛选特征变量
xylbill97·2022-10-10 07:05

2022宁夏杯B题论文分析+完整代码（大学生就业问题分析）

文章目录一、题目二、摘要三、问题分析3.1问题一分析3.2问题二分析3.3问题三分析四、模型假设五、模型的建立与求解5.1数据处理与分析5.2问题一的模型5.2.1数据分析模型5.2.2皮尔逊相关系数模型
abc123susie·2022-10-07 07:39

使用Python计算皮尔逊相关系数，并用热力图展示

由于是自我练习的笔记，所以这里先通过Pandas随机生成一部分时序数据，然后再调用corr()函数来计算皮尔逊相关系数，并把计算结果先展示输出出来，最后通过热力图的方式把计算结果展现出来。
BTG-HY·2022-09-30 13:44

Python--如何计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

皮尔逊系数在统计学中，皮尔逊相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient
浮豹·2022-09-30 13:13

pearsonr() python_深入理解皮尔逊相关系数&python代码

1.常见理解误区（1）计算出变量A和变量B的皮尔逊相关系数为0，不代表A和B之间没有相关性，只能说明A和B之间不存在线性相关关系。
weixin_39914499·2022-09-30 13:42

python皮尔森相关性分析_python 皮尔森相关系数的实现

个人原创版：frommathimportsqrtdefmultipl(a,b):sumofab=0.0foriinrange(len(a)):temp=a[i]*b[i]sumofab+=tempreturnsumofabdefpearson(x,y):N=len(x)sumofx=sum(x)sumofy=sum(y)sumofxy=multipl(x,y)sumofxx=multipl(x,x
weixin_39656435·2022-09-30 13:11

python质量数据关联性分析_相关性检验之Pearson系数及python实现

相关性检验之Pearson系数及python实现一、Pearson相关系数皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关
直推小新·2022-09-30 13:31

概率论与数理统计部分知识点笔记

条件概率的定义1.2.乘法公式1.3.总结2.全概率公式和贝叶斯公式2.1.全概率公式2.2.贝叶斯公式（重要）2.3.随机变量的独立性3.期望和方差、协方差矩阵3.1.数学期望3.2.方差3.3.协方差与相关系数
Cc1924·2022-09-30 13:26

概率论-基础篇笔记(更完)

文章目录第一章随机事件和概率事件的关系与运算概率及概率公式古典概型和伯努利实验第二章随机变量及其概率分布随机变量和其分布函数常用分布随机变量函数的分布第三章多维随机变量及其分布二维随机变量及其分布随机变量的独立性二维均匀分布和二维正态分布两个随机变量函数Z=g(X,Y)的分布第四章随机变量的数字特征随机变量的数学期望和方差常用随机变量的数学期望和方差协方差和相关系数第五章大数定律和中心极限定理切不
likeGhee·2022-09-30 13:24

概率论与数理统计复习笔记总结

一、概率论复习笔记概率论复习笔记一——伯努利实验及相关的概率分布概率论复习笔记二——离散型分布和连续型分布概率论复习笔记三——随机向量，随机变量的独立性概率论复习笔记四——期望、方差、协方差与相关系数概率论复习笔记五
诡秘愚者·2022-09-30 12:29

python 皮尔森相关系数（Pearson）

文章目录一、概述二、定义2.1总体样本定义2.2估算样本定义2.3两种计算方式2.4皮尔森距离三、python实现3.1生成随机数据集3.2绘制散点图3.3计算相关系数3.3.1自定义函数（无显著性检验
数据分析小鹏友·2022-09-30 12:21

对皮尔逊相关系数进行假设检验

对皮尔逊相关系数进行假设检验第一步：提出原假设和备择假设假设我们计算出一个皮尔逊相关系数r，我们想检验一下它是否显著地异于0。
丰丰小白·2022-09-29 14:59

数学建模——相关系数

相关系数下面我们会讲解两种最为常用的相关系数：皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。
丰丰小白·2022-09-29 14:28

CUMCM 2021-B：乙醇偶合制备C4烯烃（1）

问题(1)分析1.对附件1中每种催化剂组合，分别研究乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度的关系（1）流程图（2）附件1部分实验数据展示——初步判断相关性（Excel绘制折线图）（3）计算Spearman相关系数
Destiny坠明·2022-09-29 14:55

数据挖掘01-相关性分析及可视化【Pearson, Spearman, Kendall】

数据挖掘01-相关性分析及可视化【Pearson,Spearman,Kendall】简介一、什么是相关性分析二、常见的相关性分析方法三、Pearson相关系数使用pandas对数据做Pearson相关性分析四
SeafyLiang·2022-09-29 14:20

斯皮尔曼spearman相关系数

斯皮尔曼spearman相关系数斯皮尔曼相关系数定义：X和Y为两组数据，其斯皮尔曼（等级）相关系数:rs=1−6∑i=1ndi2n(n2−1)r_s=1-\frac{6\sum\limits_{i=1}
丰丰小白·2022-09-29 14:49

美赛 6：相关性模型、回归模型（十大模型篇）

目录三、相关性模型（SPSS）1.皮尔逊相关系数2.皮尔逊相关系数假设检验3.数据正态分布检验4.斯皮尔曼相关系数四、回归模型（Stata）1.多元线性回归分析2.逐步回归分析3.岭回归和Lasso回归三
Destiny坠明·2022-09-29 14:48

PAC—主成分分析方法

方法引入与介绍 （1）PAC引入   如图1所示：图1.PAC方法简介 （2）PAC基本思想   如图2所示：图2.PAC方法基本思想 （3）PAC求解步骤   【1】原始数据标准化处理   【2】计算样本相关系数矩阵
仰望—星空·2022-09-25 10:35

数学建模学习笔记（清风）——相关系数

目录基础部分：相关系数使用条件：步骤：注意事项：matlab代码部分：适用于自由度大于30，小于30用Spss软件matlab学习部分：基础部分：相关系数使用条件：1、皮尔逊Pearson相关系数：连续数据且线性关系且正态分布
SELF...DISCIPLINE·2022-09-23 07:02

matlab里面计算相关系系数的显著性,数学建模笔记——相关系数

今天写一个比较简单也比较常用的内容——相关系数。相关系数，并不是一个陌生的概念，因为高中的时候好像就学过了。只不过那个时候没有讲太深入，当然啦，我这篇笔记也不会讲得多深入，能力达不到嘛。
weixin_39884270·2022-09-23 07:57

相关系数excel_数学建模笔记——相关系数

今天写一个比较简单也比较常用的内容——相关系数。相关系数，并不是一个陌生的概念，因为高中的时候好像就学过了。只不过那个时候没有讲太深入，当然啦，我这篇笔记也不会讲得多深入，能力达不到嘛。
weixin_39906245·2022-09-23 07:57

数学建模：4.相关系数

（以下有个人在学习过程中的理解，可能会有所偏差）一、最为常用的相关系数：皮尔逊pearson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。
ZHY明·2022-09-23 07:22

数学建模——相关系数（2）——假设检验

文章目录一、引述二、假设检验三、对皮尔逊系数进行假设检验1.步骤2.更好用的方法：p值判断法三、皮尔逊相关系数检验的条件一、引述在上一篇文章中，我们已经介绍了如何求解Person相关系数。
Mr.Duan_·2022-09-23 07:40

数学建模——相关系数（3）——对数据进行正态分布检验

文章目录引述相关的数学基本概念偏度峰度相关MatLab代码雅克‐贝拉检验(Jarque‐Beratest)（大样本n>30）1.JB简介2.使用假设检验证明该随机变量为正态分布的步骤3.使用MATLAB进行JB检验夏皮洛‐威尔克检验(Shapiro‐wilk)（小样本3≤n≤50）1.使用假设检验证明随机变量符合正态分布的步骤2.SPSS操作步骤Q-Q图(尽可能使用上述的两种检验方式)1.Q-Q图
Mr.Duan_·2022-09-23 07:40

数学建模——相关系数、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数

相关系数相关系数是衡量两个变量之间相关性大小的量。最常用的相关系数有两种，皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，在选取用何种相关系数时，需要根据不同的条件进行计算和分析，否则容易建模出错。
Ace_bb·2022-09-23 07:36
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