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皮尔逊积差相关

求相关系数,当然都是针对成对数据,不然怎么算啊.r合并是针对不同样本组合的相关系数进行合并,因此每一种组合就会有一个样本数据对数(ni).例如AB是成对样本,CD是成对样本,rab、rcd算出两个相关系数,要合并,当然就有一个n1是AB的数据对数,另一个n2是cd的数据对数.

皮尔逊积差相关系数要求两个变量均服从正态分布(正确地说是二维正态分布).斯皮尔曼等级相关系数对变量的分布无要求,主要用在偏态资料或等级资料上,利用秩次进行计算.

积差相关,等级相关与点二列相关三种相关的区别主要表现在适用范围上 ①积差相关是一种应用最普遍、最基本的相关分析方法,尤其适用于两列连续变量的定量分析.②等级相关是在无法得到准确的连续变量数据时使用,计算时首先把非等级变量数据排成等级,按级求两列变量的相关.③点二列相关主要应用于含名变量数据的相关系数,变量中一列称名变量,另一列是与之对立的连续变量数据.

斯皮尔曼等级相关(spearman's correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题.适用于两列变量,而且具有等级变量性质具有线性关系的资料.斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关

区别:1.分析范围不同:Pearson用于计算连续数据的相关,而speraman相关是专门用于分析顺序数据,二者分析范围不同.2.用途不同:Pearson相关是最常见的相关公式,用于计算连续数据的相关,比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的

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