相关系数

如何计算两个股票的相关系数(correlation)(急)

计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。相关系数:度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1,+1)。当相关系数小于0时,称为负相关;大于0时,称为正相关;等于0时,称为零相关。拓展资料:1.协方差:如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。 2.标准差(Standard Deviation) :标准差也称均方差(mean square error),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的,标准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聪明的投资者》里说过:“经验表明在大多事例中,安全依赖于收益能力,如果收益能力不充分的话,资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。” 3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说,这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时,相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时,相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系,行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。4.相反,它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关,这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料,20日相关系数仍然大幅上涨,经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说,任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。
可桃可挑2023-08-02 10:14:511

协方差相关系数的性质3怎么证明?

一、首先要明白这2个的定义 1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值,其计算公式为:相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动,-1代表完全负相关,+1代表完全正相关,0则表示不相关。 2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为:当协方差为正值时,表示两种资产的收益率呈同方向变动;协方差为负值时,表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系 1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的,只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。 2、相关系数和协方差的变动方向是一致的,相关系数的负的,协方差一定是负的。 3、(1)协方差表示两种证劵之间共同变动的程度:相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知,协方差与相关系数的正负号相同,但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积,所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。(2)相关系数是变量之间相关程度的指标,相关系数在0到1之间,表示两种报酬率的增长是同向的;相关系数在0到-1之间,表示两种报酬率的增长是反向的,所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说,两项资产收益率的协方差,反映的是收益率之间共同变动的程度;而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。
阿啵呲嘚2023-08-02 10:14:511

概率论中协方差与相关系数的关系

解:关系式:ρ(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)),
凡尘2023-08-02 10:14:512

协方差与相关系数的关系

相关系数与协方差的关系:1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的,只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。2、相关系数和协方差的变动方向是一致的,相关系数的负的,协方差一定是负的。3、相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知,协方差与相关系数的正负号相同,但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积,所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。
北有云溪2023-08-02 10:14:501

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别?应用范围有什么区别?

1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切;绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远. 2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.
凡尘2023-08-02 10:14:501

方差、协方差与相关系数的关系方程式 或者两两关系也可,谢谢大家!

随机变量:ξ 0,数学期望:Eξ 1,方差:若E(ξ-Eξ)^2存在,则称 Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差;称√Dξ为ξ的标准差. 2,协方差:给定二维随机变量 ξ (ξ1, ξ2),若:E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)]存在,则称其为随机变量 (ξ1,ξ2)的协方差,记为:cov(ξ1,ξ2)=E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)] 3,记:r(ξ1,ξ2)=cov(ξ1,ξ2)/[Dξ1Dξ2]^0.5 =E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)] / [Dξ1Dξ2]^0.5 (Dξ1,Dξ2均大于零) 称:上式为ξ1,ξ2的‘相关系数"或‘标准协方差". 4,以上可知方差、协方差、相关系数之间的相互关系.
墨然殇2023-08-02 10:14:501

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别?应用范围有什么区别?

1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化。如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化。协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切;绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远。 2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数。这个数就是相关系数。计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
Jm-R2023-08-02 10:14:501

相关系数和协方差所表示的意义有什么不同?

相关系数是用来衡量两个变量的相关程度,比如,随着x的变大,y也随之变大,并且接近某种函数关系,说明相关性好而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念:定义称为随机变量X和Y的相关系数。定义若ρXY=0,则称X与Y不相关。即ρXY=0的充分必要条件是Cov(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的。
水元素sl2023-08-02 10:14:501

两证券协方差和相关系数的计算

一、首先要明白这2个的定义 1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值,其计算公式为:相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动,-1代表完全负相关,+1代表完全正相关,0则表示不相关。 2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为:当协方差为正值时,表示两种资产的收益率呈同方向变动;协方差为负值时,表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系 1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的,只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。 2、相关系数和协方差的变动方向是一致的,相关系数的负的,协方差一定是负的。 3、(1)协方差表示两种证劵之间共同变动的程度:相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知,协方差与相关系数的正负号相同,但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积,所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。(2)相关系数是变量之间相关程度的指标,相关系数在0到1之间,表示两种报酬率的增长是同向的;相关系数在0到-1之间,表示两种报酬率的增长是反向的,所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说,两项资产收益率的协方差,反映的是收益率之间共同变动的程度;而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。
黑桃花2023-08-02 10:14:484

偏自相关系数

一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数: r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)] 2、平稳时间序列的方差相等DX(t)=DX(t+k)=σ2, 所以DX(t)*DX(t+k)=σ2*σ2, 所以[DX(t)*DX(t+k)]^0.5=σ2 而r(0)=r(t,t)=E[X(t)-EX(t)][X(t)-EX(t)]=E[X(t)-EX(t)]^2=DX(t)=σ2 简而言之,r(0)就是自己与自己的协方差,就是方差, 所以,平稳时间序列延迟k的自相关系数ACF等于: p(k)=r(t,t+k)/[(DX(t).DX(t+k))^0.5]=r(k)/σ2=r(k)/r(0) 3、平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征:一是拖尾性;二是呈负指数衰减。 三、偏相关系数 对于一个平稳AR(p)模型,求出滞后k自相关系数p(k)时,实际上得到并不是x(t)与x(t-k)之间单纯的相关关系。因为x(t)同时还会受到中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的影响,而这k-1个随机变量又都和x(t-k)具有相关关系,所以自相关系数p(k)里实际掺杂了其他变量对x(t)与x(t-k)的影响。 为了能单纯测度x(t-k)对x(t)的影响,引进偏自相关系数的概念。 对于平稳时间序列{x(t)},所谓滞后k偏自相关系数指在给定中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的条件下,或者说,在剔除了中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的干扰之后,x(t-k)对x(t)影响的相关程度。用数学语言描述就是: p[(x(t),x(t-k)]|(x(t-1),……,x(t-k+1)={E[(x(t)-Ex(t)][x(t-k)-Ex(t-k)]}/E{[x(t-k)-Ex(t-k)]^2} 这就是滞后k偏自相关系数的定义
九万里风9 2023-08-02 10:14:481

关于两种资产收益率的协方差和相关系数。下列说法正确有( )。

【答案】:A、B、C在金融领域,协方差的符号(正或负)可以反映出投资组合中两种资产之间的相互关系:如果协方差为正,那就表明投资组合中的两种资产的收益呈同向变动趋势,即在任何一种经济情况下同时上升或同时下降;如果协方差为负值,则反映出投资组合中两种资产的收益具有反向变动的关系,即在任何一种经济情况下,一种资产的收益上升,那么另一种资产的收益就会下降。如果协方差的值为零,就表明两种金融资产的收益没有相关关系。
kikcik2023-08-02 10:14:481

概率 协方差 相关系数

先算Cov(X,Y)=1/2*3*4=6D(Z)不能那么算,独立才能这么算D(Z)=D(X/2-Y/3)-Cov(X/2-Y/3,X/2-Y/3)=Cov(X/2,X/2)+Cov(Y/3Y/3)-2Cov(X/2,Y/3)=D(X)/4+D(Y)/9-2/6*Cox(X,Y)=16/4+9/9-2/6 *6=3接下来算Cov(X,Z)=Cov(X,X/2-Y/3)=Cov(X,X/2)-Cov(X,Y/3)=D(X)/2-Cov(X,Y)/3=16/2-6/3=6于是ρ=Cov(X,Z)/(D(X)D(Z))^1/2=6/(16*3)^1/2=3/2根号(3)Cov里面的东西是可以拆分的,记住这一点,以后做题目就容易多了
善士六合2023-08-02 10:14:471

有关协方差和相关系数的计算问题

协方差计算公式为:cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)。随机变量x和y的(线性)相关系数ρ(x,y)=cov(x,y)/(√d(x)*√d(y)),d(x)=var(x)为x的方差。x、y的联合概率密度函数为:f(x,y)=2,00,其它。x的密度函数为f1(x)=int(f(x,y),y=x..1)=2(1-x),int(f(x,y),y=x..1)表示对函数f(x,y)积分,积分变量为y,y范围是x到1。(下同)。因为在文本状态下写积分实在太麻烦了。y的密度函数为f2(y)=int(f(x,y),x=0..y)=2y,e(x)=int(f1(x)*x,x=0..1)=1/3,e(y)=int(f2(y)*y,y=0..1)=2/3,d(x)=int(f1(x)*(x-e(x))^2,x=0..1)=int((x-1/3)^2*2*(1-x),x=0..1)=1/18,d(y)=int(f2(y)*(y-e(y))^2,x=0..1)=int((y-2/3)^2*2*y,y=0..1)=1/18,e(xy)=int(int(x*y*f(x,y),y=x..1),x=0..1)=1/4,cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)=1/4-1/3*2/3=1/36,ρ(x,y)=cov(x,y)/(√d(x)*√d(y))=1/36/sqrt(1/18*1/18)=1/2。
肖振2023-08-02 10:14:472

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别?应用范围有什么区别?

1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化。如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化。协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切;绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远。 2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数。这个数就是相关系数。计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
北营2023-08-02 10:14:421

主成分分析用相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

相关系数矩阵:相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵协方差矩阵:它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵.你对比下它们的等式变换关系:r=COV(x,y)/D(x)D(y)
北境漫步2023-08-02 10:14:422

主成分分析用相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别?

在统计学与概率论中,相关矩阵与协方差矩阵,互相关矩阵与互协方差矩阵可以通过计算随机向量(自相关或自协方差时为x,互相关或互协方差时为x,y)其第 i 个与第 j 个随机向量(即随机变量构成的向量)之间的自、互相关系数以及自、互协方差来计算。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。相关矩阵:也叫相关系数矩阵,其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说,相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。协方差矩阵:在统计学与概率论中,协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差,是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。相关系数矩阵和协方差矩阵主要用于描述矩阵各行,列向量之间的相关程度。
阿啵呲嘚2023-08-02 10:14:421

相关系数r的计算公式怎么算

相关系数r的计算公式r(X,Y)=Cov(X,Y)/√Var[X]Var[Y]。其中,Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var[X]为X的方差,Var[Y]为Y的方差。 相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母r表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
此后故乡只2023-08-02 10:14:421

方差、协方差与相关系数的关系方程式 或者两两关系也可,谢谢大家!

余辉2023-08-02 10:14:411

关于两种资产收益率的协方差和相关系数,下列说法正确的有( )。

【答案】:A、B、D协方差为正,投资组合中的两种资产的收益呈同向变动趋势;协方差为负,投资组合中两种资产的收益具有反向变动的关系。相关系数为正,两种资产的收益正相关;相关系数为负,两种资产的收益负相关;相关系数为零,两种资产的收益之间没有相关性。
CarieVinne 2023-08-02 10:14:411

方差为零,协方差为零,为什么相关系数不为零?

公式用错了,D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y),正确公式推导的话可以得到D(X)=D(Y),从而得到相关系数为-1
Ntou1232023-08-02 10:14:413

matlab中已知协方差矩阵怎样算相关系数?

%%协方差矩阵C转化相关系数矩阵s = diag(C);if (any(s~=1)) C = C ./ sqrt(s * s");end
gitcloud2023-08-02 10:14:412

matlab中已知协方差矩阵,怎样算相关系数?

计算方法如下:假设协方差矩阵为c第i行与第j行的相关系数为:r(i,j)=c(i,j)/sqrt(c(i,i)*c(j,j))若要求整个矩阵可用循环实现[m,n]=size(c);for i=1:mfor j=1:nr(i,j)=c(i,j)/sqrt(c(i,i)*c(j,j));endMATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
CarieVinne 2023-08-02 10:14:411

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别

相关系数是用来衡量两个变量的相关程度,比如,随着x的变大,y也随之变大,并且接近某种函数关系,说明相关性好 而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的 协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念: 定义称为随机变量X和Y的相关系数。 定义 若ρXY=0,则称X与Y不相关。 即ρXY=0的充分必要条件是Cov(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的。
善士六合2023-08-02 10:14:353

协方差和相关系数

但是看到这里我一头雾水,定量变量的关系?关系的方向?关系的强弱? 本着看不懂就Google的原则,通过几个博客,我大致的搞清楚了一点协方差和相关系数的概念,顺手就记录下来。 说白了,在X=Y的情况下,协方差就是X=Y的方差。只不过在X不等于Y的情况下,这个协方差就可以用来衡量X和Y的变化情况的同步性,就想是两个步子差不多的人在跳舞,如果两个人步伐一致,那么我们就可以说这两个人的变化类似,协方差为正值,且变化越类似,协方差值也越大,倘若是两人合二为一了,那这个协方差就代表了每一步的步伐的变化趋势,也就是方差了。 从数值来看,协方差的数值越大,两个变量同向程度也就越大。反之亦然。 对于相关系数,我们从它的公式入手。一般情况下,相关系数的公式为: 翻译一下:就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差。 所以,相关系数也可以看成协方差:一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。 由于它是标准化后的协方差,因此更重要的特性来了:它消除了两个变量变化幅度的影响,而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。 R语言提供了多种计算相关系数的方法,包括Pearson相关系数,Spearman相关系数,Kendall相关系数,偏相关系数,多分格等等。那我们来认识一下cor()和cov()函数吧,cor()可以计算Pearson相关系数,Spearman相关系数,Kendall相关系数,cov()可以计算协方差。
苏州马小云2023-08-02 10:14:351

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别

如何通俗地理解协方差与相关系数马同学高等数学
墨然殇2023-08-02 10:14:345

如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念?

协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。相关系数是用来衡量两个变量的相关程度,比如,随着x的变大,y也随之变大,并且接近某种函数关系,说明相关性好。协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。
Chen2023-08-02 10:14:341

概率论:协方差与相关系数的计算问题

协方差计算公式为:COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。随机变量X和Y的(线性)相关系数ρ(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)),D(X)=Var(X)为X的方差。X、Y的联合概率密度函数为:f(x, y)=2, 0<x<y<1;0, 其它。X的密度函数为f1(x)=int(f(x, y), y=x..1)=2(1-x),int(f(x, y), y=x..1)表示对函数f(x, y)积分,积分变量为y,y范围是x到1。(下同)。因为在文本状态下写积分实在太麻烦了。Y的密度函数为f2(y)=int(f(x, y), x=0..y)=2y,E(X)=int(f1(x)*x, x=0..1)=1/3,E(Y)=int(f2(y)*y, y=0..1)=2/3,D(X)=int(f1(x)*(x-E(X))^2, x=0..1)=int((x-1/3)^2*2*(1-x), x=0..1)=1/18,D(Y)=int(f2(y)*(y-E(Y))^2, x=0..1)=int((y-2/3)^2*2*y, y=0..1)=1/18,E(XY)=int(int(x*y*f(x,y), y=x..1), x=0..1)=1/4,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=1/4-1/3*2/3=1/36,ρ(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y))=1/36/sqrt(1/18*1/18)=1/2。
小白2023-08-02 10:14:291

什么是协方差与相关系数?协方差矩阵如何计算?np.cov函数

协方差 (Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 协方差的计算公式如下所示: 方差的计算公式如下所示: 可以看到协方差是度量两个变量的总体误差,而方差只考虑单变量的离散程度。 如果连个变量相互独立,则协方差为零。 则它的协方差矩阵计算公式为: 我们将该矩阵命名为矩阵A,这个矩阵共有三种属性,每种属性有5个变量,我们需要计算学科与学科之间的协方差,综合在一起就构成了协方差矩阵。 我们将语文、数学、英语分别编号为1、2、3,则它们之间的协方差记为E11、E12、E13、E22、E23、E33,最终该矩阵的协方差矩阵为: 可以根据协方差计算公式进行计算: 首先,我们需要得到这三科的平均成绩: 然后用矩阵A减去平均成绩(三科分别减去各科的均值),得到新的矩阵: E12的计算公式为: 由于样本减均值刚刚已经计算完成,这里直接进行计算: 同理,E13的计算公式为: 根据Eij=Eji的性质,得到新的矩阵: 然后除以样本的个数5,得到最后的协方差矩阵: 知道了协方差矩阵如何计算之后我们来使用numpy内置的函数 cov() 来计算协方差矩阵。假设有两个变量 x0 和 x1 ,有三组观测(0,2)(1,1)和(2,0)。 值得注意的是, np.cov(x) 函数的默认输入矩阵x每一行代表一个特征,每一列代表一个观测,所以在进行协方差矩阵计算的时候需要对输入矩阵进行转置,或者将默认参数设置为False,如 np.cov(x,rowvar=False) 。 输出: 亦或者: 输出: 相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。 相关系数的计算公式如下所示: 可以表示X和Y线性关系的紧密程度. 参考: 协方差 - 百度百科 相关系数 - 百度百科 协方差矩阵概念
NerveM 2023-08-02 10:14:291

方差、协方差与相关系数的关系方程式

随机变量:ξ0,数学期望:Eξ1,方差:若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差;称√Dξ为ξ的标准差。2,协方差:给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若:E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)]存在,则称其为随机变量(ξ1,ξ2)的协方差,记为:cov(ξ1,ξ2)=E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)]3,记:r(ξ1,ξ2)=cov(ξ1,ξ2)/[Dξ1Dξ2]^0.5=E[(ξ1-Eξ1)(ξ2-Eξ2)]/[Dξ1Dξ2]^0.5(Dξ1,Dξ2均大于零)称:上式为ξ1,ξ2的‘相关系数"或‘标准协方差"。4,以上可知方差、协方差、相关系数之间的相互关系。
黑桃花2023-07-25 16:38:541

标准差,协方差,相关系数的公式是什么

标准差 D(X)=E[X-E(X)]2 根号D(X)为X的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]
gitcloud2023-07-25 16:38:541

标准差,协方差,相关系数的公式是什么

标准差D(X)=E[X-E(X)]2根号D(X)为X的均方差或标准差常用公式D(X)=E(X2)-E2(X)协方差COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)])相关系数协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]
meira2023-07-25 16:38:535

dw与相关系数的公式

dw与相关系数的公式如下。根据标准差公式:D(X)=E(X2)-E2(X);协方差公式:COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)]);相关系数公式:协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]。
余辉2023-07-25 16:38:531

期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式

关于致期望收首率,方差,协方差,相关系数的计算工式,可以查阅一下相关资料
黑桃花2023-07-25 16:37:171

标准差,协方差,相关系数的公式是什么

标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]
wpBeta2023-07-25 16:37:151

大哥,您好,我想知道协方差,相关系数的一些相关知识,看不懂协方差的那个计算公式哦

两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系。 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系: D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y) 因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。 [编辑本段]协方差的性质 (1)COV(X,Y)=COV(Y,X); (2)COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),(a,b是常数); (3)COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y)。 由协方差定义,可以看出COV(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y)。 协方差作为描述X和Y相关程度的量,在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念: 定义 ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),称为随机变量X和Y的相关系数。 定义 若ρXY=0,则称X与Y不相关。 即ρXY=0的充分必要条件是COV(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的。 定理 设ρXY是随机变量X和Y的相关系数,则有 (1)∣ρXY∣≤1; (2)∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1,(a,b为常数,a≠0) 定义 设X和Y是随机变量,若E(X^k),k=1,2,...存在,则称它为X的k阶原点矩,简称k阶矩。 若E{[X-E(X)]^k},k=1,2,...存在,则称它为X的k阶中心矩。 若E(X^kY^l),k、l=1,2,...存在,则称它为X和Y的k+l阶混合原点矩。 若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l},k、l=1,2,...存在,则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。 显然,X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩,方差D(X)是X的二阶中心矩,协方差COV(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩。 [编辑本段]协方差在农业上的应用 农业科学实验中,经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况,这时就需要采用协方差分析的统计处理方法,将质量因子与数量因子(也称协变量)综合起来加以考虑。 比如,要研究3种肥料对苹果产量的实际效应,而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致,但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响,就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析,才能得到正确的实验结果。a = -1 1 2 -2 3 1 4 0 3for i=1:size(a,2) for j=1:size(a,2) c(i,j)=sum((a(:,i)-mean(a(:,i))).*(a(:,j)-mean(a(:,j))))/(size(a,1)-1); end endc = 10.3333 -4.1667 3.0000 -4.1667 2.3333 -1.5000 3.0000 -1.5000 1.0000 c为求得的协方差矩阵,在matlab以矩阵a的每一列为变量,对应的每一行为样本。这样在矩阵a中就有3个列变量分别为a(:,1), a(:,2), a(:,3)。 在协方差矩阵c中,每一个元素c(i,j)为对第i列与第j列的协方差,例如c(1,2) = -4.1667为第一列与第二列的协方差。 拿c(1,2)的求解过程来说 c(1,2)=sum((a(:,1)-mean(a(:,1))).*(a(:,2)-mean(a(:,2))))/(size(a,1)-1); 1. a(:,1)-mean(a(:,1)),第一列的元素减去该列的均值得到 -1.3333 -2.3333 3.66672, a(:,2)-mean(a(:,2)),第二列的元素减去该列的均值得到 -0.3333 1.6667 -1.33333, 再将第一步与第二部的结果相乘 -1.3333 -0.3333 0.4444 -2.3333 .* 1.6667 = -3.8889 3.6667 -1.3333 -4.88894, 再将结果求和/size(a,1)-1 得 -4.1667,该值即为c(1,2)的值。再细看一下是不是与协方差公式:Cov(X,Y) = E{ [ (X-E(X) ] [ (Y-E(Y) ] } 过程基本一致呢,只是在第4步的时候matlab做了稍微的调整,自由度为n-1,减少了一行的样本值个数。已知协方差求其特征值:先写出协方差矩阵s,再调用eig(s)这个库函数,调用方法:[ev,ed]=eig(s).ed为特征值矩阵,ev特征向量矩阵,排列顺序:从低阶到高阶。》s=[2291.333 1340 1934 2523.333 1245.333 2482; 1340 956.6667 1596 1401.333 883.3333 1480;1934 1596 4281.667 1436.667 1663 1945.667;2523.333 1401.333 1436.667 2984.667 1236 2800.667; 1245.333 883.333 1663 1236 843 1343;2482 1480 1945.667 2800.667 1343 2729.667]》[ev,ed]=eig(s) 先写出协方差矩阵s,再调用eig(s)这个库函数,调用方法:[ev,ed]=eig(s).ed为特征值矩阵,ev特征向量矩阵,排列顺序:从低阶到高阶。》s=[2291.333 1340 1934 2523.333 1245.333 2482; 1340 956.6667 1596 1401.333 883.3333 1480;1934 1596 4281.667 1436.667 1663 1945.667;2523.333 1401.333 1436.667 2984.667 1236 2800.667; 1245.333 883.333 1663 1236 843 1343;2482 1480 1945.667 2800.667 1343 2729.667]》[ev,ed]=eig(s)
小白2023-07-25 16:37:141

相关系数和协方差关系

相关系数和协方差关系如下:1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的,只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。2、相关系数和协方差的变动方向是一致的,相关系数的负的,协方差一定是负的。3、相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知,协方差与相关系数的正负号相同,但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积,所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。资料扩展:相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母r表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
凡尘2023-07-25 16:35:331

标准差,协方差,相关系数的公式是什么

标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]
tt白2023-07-25 16:34:291

标准差协方差相关系数的公式是什么 标准差协方差相关系数的公式是怎样的

1、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。 2、协方差cov计算公式是:cov(x,y)=EXY-EX*EY。 3、相关系数介于区间[-1,1]内。当相关系数为-1,表示完全负相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时,表示完全正相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时,表示不相关。
人类地板流精华2023-07-25 16:34:291

最小二乘法直线拟合,线性相关系数r有什么用

线性相关系数 r 是反映了变量x、y之间的线性关系的密切程度。当|r|=1时,称其完全线性相关;当|r|=0时,称其全无线性相关;当|r|越接近1时,线性相关越大,即其拟合精度愈高。在分析化学书以及origin做图软件中一般习惯采用r来表示两个变量间的线性关系,上图就是分析化学书中给出的公式。不过偶尔也有用r2表示两个变量间的线性关系,比如Excel处理数据时,如果采用自带的数据处理功能来计算数据的斜率、截距和线性相关系数,一般给出的是r2。扩展资料:相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。参考资料来源:百度百科-相关系数
韦斯特兰2023-07-23 19:05:041

X,Y期望分别为-2和2,方差分别为1和4,两者的相关系数为-0.5,根据切比雪夫不等式证明P{|X+Y|≥6}≤1/12

X+Y, X-Y 在这个问题上无区别。切比雪夫不等式:设X的方差存在,对任意ε>0 P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 或者P{|X-EX|<ε}>=1-(DX/ε^2)E(X-Y)=EX-EY=0COV(X,Y)=Ρxy*√DX*√DY=0.5*1*2=1D(X-Y)=DX-2cov(X,Y)+DY=3你就将X-Y看做一个随机变量P{|X-Y-0|≥6}<=D(X-Y)/ε^2 这里ε=6P{|X-Y-0|≥6}<=D(X-Y)/ε^2=1/12
北境漫步2023-07-11 08:32:451

什么叫拟合度? 拟合度的定义是什么? 它和相关系数,确定系数有什么关系?

拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验,比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度.通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用.常用的拟合度检验方法有:剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等. ⑴.剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值( )与病害发生的实际情况(y)进行比较,求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲线相关比(r)愈大愈好., r(曲)=1-(Q/Lyy) ⑵.卡方(c2)检验的计算公式⑶.回归误差检验法 (Sy/x检验) 通常,多因素预测方程的通式为: y=b0+b1x1+b2x2+···+bnxn±2Sy/x 方程尾部的Sy/x为方程的回归误差.在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,其实,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy/x也就愈大,此时用Sy/x作为检验标准,也就扩大了误差范围,因此,该方法的使用尚需探讨. ⑷.参数检验法(线性回归检验法) 在预测模型研制一章中已经提到,要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况,即 =y时,它们应符合: =0+1y, 用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归,就可以得到如下的线性回归式 =a + by, 当有数个预测方程时,便可得到数个如下的线性回归式:=a1 + b1y,=a2 + b2y,. . .. . .=an + bny, . 此时比较几个a值和b值,当a值愈趋近于0,b愈趋近于1,则说明该方程的预测效果愈好.按
bikbok2023-07-08 10:12:431

液体表面张力系数的测量中怎么用最小二乘法计算灵敏度,△U〓K*△F,求K及线性相关系数;急急急急急!!!

在传感器挂钩下挂一个小托盘,然后调零(目前一般使用硅扩散电阻非平衡电桥和数字电压表组成传感器,灵敏度较高,故调零好后数字可能有跳动,需反复调整)。依次往托盘内放入500mg1000mg1500mg.......3000mg小砝码,分别读出相应电压值,带入最小二乘公式(一般普物实验第一章都有介绍,部分高中教材也有,也可以直接代入科学计算器或excel得出)求得K值。(最小二乘标准公式为y=a+bx,将质量用本地重力加速度换算成重力,作为x值,电压作为y值,得出的b即为K值)线性相关系数r可用相同方法求得。(本实验对灵敏度要求较高,一般当r超过0.99时才认为数据有效)
Chen2023-07-07 15:05:541

如何用SPSS检验两个相关系数之间是否具有显著性差异

在spss进行相关分析的时候,annlyze -correlate-bivariate-选择两个变量-左下角选择Flag significant correlations-选择后,输出结果在 相关系数对性显著的的r1 或者r2 就有* 显示,两个*为极显著,一个*为显著,其系数下面对应的sig. 相伴概率小于0.00或者0.05水平,即为其显著水平高低。
康康map2023-06-30 08:40:573

显著性检验与相关系数的关系与区别是什么?

相关系数的显著性检验也包括两种情况:一种情况是样本相关系数r与总体相关系数ρ的比较;另一种情况是通过比较两个样本r的差异(r1-r2)推论各自的总体ρ1和ρ2是否有差异。
LuckySXyd2023-06-14 06:09:373

为什么要对相关系数进行显著性检验?显著性检验是对谁进行检验?sig.=0.000说明了什么呢?

1、为什么要对相关系数进行显著性检验?原因:所有的假设检验都是要分析显著性的,拿相关系数来说,我们虽然求得了相关系数值,但是这个相关系数有没有统计学意义呢?换句话说,我们看到的这个相关系数是确实存在呢?还是说只是抽样误差导致的?显著性检验就是要解决这个问题的,如果显著,则表明相关的确存在,不是抽样误差导致的。2、显著性检验是对谁进行检验?显著性检验的虚无假设是变量间相关系数为0,也就是说,我们做显著性检验要解决的问题是相关系数是不是0,如果得到显著的结果,则代表相关存在,相关系数不为0.3、sig.=0.000说明了什么呢?sig=0.000说明显著性水平p值小于0.001,即相关系数在0.001水平显著。这里的0.000其实并不是说真的是等于0,如果你在这个数字上三击鼠标,可以看到真实值
铁血嘟嘟2023-06-14 06:09:352

为什么要对相关系数进行显著性检验?

符号打不出
康康map2023-06-14 06:09:325

如何用SPSS检验两个相关系数之间是否具有显著性差异

1、用SPSS输入相关数据,按照分析→比较均值→单因素的顺序进行点击。2、这个时候如果没问题,就直接在因变量列表和因子中添加对象。3、下一步打开选项对话框,通过勾选方差质性检验来确定。4、这样一来等看到图示的结果以后,即可检验两个相关系数之间是否具有显著性差异了。
bikbok2023-06-14 06:09:321

stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……,sig,结果中系数下面一行就是显著性水平(是零相关的概率)使用系统自带的数据做RESET检验,sysuse auto,解释:导入系统中自带数据,autodescirbe解释:看看数据的构成。Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。统计功能Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应模型等。具体说, Stata具有如下统计分析能力:数值变量资料的一般分析:参数估计,t检验,单因素和多因素的方差分析,协方差分析,交互效应模型,平衡和非平衡设计,嵌套设计,随机效应,多个均数的两两比较,缺项数据的处理,方差齐性检验,正态性检验,变量变换等。以上内容参考:百度百科-stata
肖振2023-06-14 06:09:201

Excel 相关系数显著性检验怎么做

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的,如果差别有统计学意义,则说明两个变量之间存在相关关系。在已经检验两个变量存在相关关系的情况下,相关系数的绝对值越趋近于1,则两个变量相关关系越密切,越趋近于0,则两个变量相关关系越不密切。
苏州马小云2023-06-14 06:09:201

怎么检验两个变量的相关系数是否显著?

相关系数的检验主要有两种方法:一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验,另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。关于t检验:检验r是否显著,即检验r是否不等于零。关于z检验:假设相关系数等于ρ,经过一系列步骤,计算出该假设在显著性水平α下为真的置信区间(通俗的讲,就是计算得到一个范围(rlow,rhi),如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow<r<rhi),那么原来的假设(相关系数=ρ)有(1-α)的把握成立)。扩展资料相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是,著名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自 平均值的 离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
meira2023-06-13 08:15:111

简单相关系数可以测量变量间的曲线相关关系吗

相关系数是用来测定两个变量之间相关性程度的指标,不仅适用于线性相关关系,而且在曲线相关的情况下任然适用。
北境漫步2023-06-13 08:02:381

简单相关系数可以测量变量间的曲线相关关系吗

可以的。相关系数是用来测定两个变量之间相关性程度的指标,不仅适用于线性相关关系,而且在曲线相关情况下仍然适用。学历教育,是指受教育者经过国家教育考试或者国家规定的其他入学方式,进入国家有关部门批准的学校或者其他教育机构学习,获得国家承认的学历证书的教育形式。按照教育法律和政策规定,依照受教育者是否获得国家承认的学历证书,将教育形式分为学历教育和非学历教育。根据教育法等法律法规和国家有关规定,学历教育包括以下形式:小学、初中、高中、专科教育、本科教育、研究生教育等。
wpBeta2023-06-13 08:01:491

两个随机变量完全无关与相关系数为0是等价的吗?以及相关系数为0是否意味着不相关?求权威答案

随机变量不相关,相关系数为0,相关系数为0,则随机变量不相关。当r=0时,说明x和y两个变量之间无直线关系。b必要非充分。∵cov(U,V)=E(U-EU)(V-EV)=E(X-Y-E(X-Y))E(X+Y-E(X+Y))=E(X-EX-Y+EY)E(X-EX+Y-EY)=E(X-EX)2-E(Y-EY)2=DX-DY由于X和Y是同分布的,故:DX=DY∴cov(U,V)=0,即U与V的相关系数为0,而两个随机变量相关系数为0,并不能推出这两个随机变量是独立的。扩展资料:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于,后者的测定结果仍具有不确定性,即模糊性。参考资料来源:百度百科-随机变量
真颛2023-06-13 07:54:351

相关系数度量了两个随机变量之间依赖关系的强弱

根据相关系数的定义,可知相关系数是度量两个变量之间线性相关关系的强度,r的绝对值越接近于1,表示两个变量的线性相关性越强,r的绝对值接近于0时,表示两个变量之间几乎不存在相关关系, 故选A.
FinCloud2023-06-13 07:54:341

假设两变量线性相关,两变量是等距或等比的数据,但不呈正态分布。计算它们的相关系数时应选用(  )

【答案】:B积差相关的适用条件必须满足两列变量各自总体的分布都是正态;二列相关适用的材料是两列数据均服从正态分布,其中一列变量为等距或等比的测量数据,另一列变量为人为划分的二分变量;点二列相关考查两列观测值一个为连续变量,另一个为二分称名变量之间相关程度。因此答案A、c、D均不正确。而斯皮尔曼等级相关适用于数据是等级顺序的测量数据,或者数据为等距或等比数据但总体分布不是正态分布的情况。故本题的正确答案是B。
凡尘2023-06-13 07:48:071

假设两变量为线性关系,这两变量为等距或等比的数据,但总体不呈正态分布,计算它们的相关系数时应选用()

【答案】:B描述统计;相关量数。 斯皮尔曼等级相关适用于解决以等级形式呈现的顺序数据.或者总体不为正态分布 的等距或等比数据,故B正确。积差相关适用于当两列变量各自总体的分布都是正态,等距 或等比的连续变量数据。二列相关和点二列相关适用于一列为等比或等距的测量数据、另一 列是类别变量。故A、C、D不符合题意。
无尘剑 2023-06-13 07:48:061

等级相关系数特别适用于等距变量吗

等级相关系数不适用于等距变量。等级相关系数特别适用于顺序变量。等级相关系数主要适用于变量值表现为等级的变量。对于变量值表现为数值的变量。无法假定其总体分布,或者其中有一个变量只能用等级表现时,有时也可以用等级相关系数分析其相关性。
瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:47:511

如何计算两组变量之间的相关系数

  两个变量之间的相关系数,可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢?专研了一天,还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。  以下为转贴:  计算两组变量之间相关系数的最好(即最容易也最准确)方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型(SEM)。如果A1-A3是一个潜在因子、B1-B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。  如果你没学过SEM而只想在SPSS里做,有几种变通方法,但是都比较麻烦一点,其结果略有差别。  一、因子分析(EFA):先分别对A1-A3和B1-B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量(尤其是B1-B5)每组各自存在2个或更多的因子,就有问题了。(当然,如果这种情况发生,用其它方法同样也会有问题。)  二、General Linear Model(GLM):选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1-B5放入"Covariate(s)",执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部,找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ,求其平均,再求其平方根(squared root),就是两组变量的相关系数了。  三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation,SPSS菜单中已找不到MANOVA了,要写如下的syntax:  MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5  /DISCRIM ALL ALPHA(1)  /PRINT=SIG(EIGEN DIM)  其产生很多个表格,最后的“Analysis of Variance -- design 1:Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared,然后再求平方根   四、如果使用SPSS15,它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax,可以调用,其结果的解读如上。
左迁2023-06-13 07:43:131

谁能帮我用SPSS做一个相关系数矩阵??就像下图中的一样。。或者告诉我怎么做~~~

分析-相关性分析-然后加入变量,下一步下一步就搞定了
豆豆staR2023-06-13 07:40:195

SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的

把几个变量输入到SPSS中菜单:分析-相关-双变量,或analyze-correlate-bivariate多个变量放入变量框,计算出来就是以相关矩阵出现的
豆豆staR2023-06-13 07:40:192

斯皮尔曼相关系数是非线性回归模型吗

相关系数是用以反映变量之间的相关关系程度的统计指标。其取值范围是[-1,1],当取值为0时表示不相关,取值为[-1,0)表示负相关,取值为(0,-1],表示负相关。目前常用的两种相关性系数为皮尔森相关系数(Pearson)和斯皮尔曼等级相关系数(Spearman)简介皮尔森相关系数评估两个连续变量之间的线性关系。在这里插入图片描述其中:在这里插入图片描述-1 ≤ p ≤ 1p接近0代表无相关性p接近1或-1代表强相关性斯皮尔曼相关系数评估两个连续变量之间的单调关系。在单调关系中,变量趋于一起变化,但不一定以恒定速率变化。在这里插入图片描述其中:在这里插入图片描述N是观测值的总数量斯皮尔曼另一种表达公式:在这里插入图片描述在这里插入图片描述表示二列成对变量的等级差数。区别Pearson和Spearman相关系数的范围可以从-1到+1。当Pearson相关系数为+1时,意味着,当一个变量增加时,另一个变量增加一致量。这形成了一种递增的直线。在这种情况下,Spearman相关系数也是+1。在这里插入图片描述如果关系是一个变量在另一个变量增加时增加,但数量不一致,则Pearson相关系数为正但小于+1。在这种情况下,斯皮尔曼系数仍然等于+1。在这里插入图片描述当关系是随机的或不存在时,则两个相关系数几乎为零。在这里插入图片描述如果关系递减的直线,那么两个相关系数都是-1。在这里插入图片描述如果关系是一个变量在另一个变量增加时减少,但数量不一致,则Pearson相关系数为负但大于-1。在这种情况下,斯皮尔曼系数仍然等于-1在这里插入图片描述相关值-1或1意味着精确的线性关系,如圆的半径和圆周之间的关系。然而,相关值的实际价值在于量化不完美的关系。发现两个变量是相关的经常通知回归分析,该分析试图更多地描述这种类型的关系。其他非线性关系Pearson相关系数仅评估线性关系。Spearman相关系数仅评估单调关系。因此,即使相关系数为0,也可以存在有意义的关系。检查散点图以确定关系的形式。在这里插入图片描述该图显示了非常强的关系。Pearson系数和Spearman系数均约为0。结论皮尔森评估的是两个变量的线性关系,而斯皮尔曼评估的两变量的单调关系。因此,斯皮尔曼相关系数对于数据错误和极端值的反应不敏感。关注展开 打开CSDN,阅读体验更佳相关系数|皮尔逊和斯皮尔曼_zedkyx的博客_皮尔逊和斯皮...总体皮尔逊相关系数: 皮尔逊相关系数也可以看成是剔除了两个变量量纲影响,即将X和Y标准化后的协方差。 非线性相关会导致线性相关系数很大。 离群点对相关系数的影响很大。 如果两个变量的相关系数很大也不能说明两者相关,可能是受到了...相关性Correlations 皮尔逊相关系数(pearson)和斯皮尔曼等级相关系数...相关性CorrelationsCorrelations,相关度量,目前Spark支持两种相关性系数:皮尔逊相关系数(pearson)和斯皮尔曼等级相关系数(spearman)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。简单的来说就是相关系数绝对值越大(值越接近1或者...最新发布 研赛数模学习笔记研究生数模竞赛,数据可视化继续访问数学建模——皮尔逊person相关系数VS斯皮尔曼spearman相关系数学习笔记皮尔逊 person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,根据 数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模论文中最容易用错的方法)。 一、皮尔逊Person相关系数 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。 (2)、当X的值增大(减小...继续访问...相关系数与斯皮尔曼(spearman)相关系数_美肚鲨ccc的博客斯皮尔曼相关系数和皮尔逊相关系数选择: 1.连续数据,正态分布,线性关系,使用pearson相关系数最为恰当,用spearman相关系数也可以, 就是效率没有pearson相关系数高。 2.上述三个条件均满足才能使用pearson相关系数,否则就用spearman相关系数。斯皮尔曼(Spearman) 皮尔逊(Pearson)相关系数计算_SUN_SU3的博客-CS...斯皮尔曼(Spearman)相关斯皮尔曼(Spearman)相关是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或u22121。scipy....统计学之三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)(转自 微信公众号克里克学苑) 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,值越大表示相关性越强。1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)公式如下: 统计学之三大相关性系数(pearson、spear继续访问统计学三大相关系数之斯皮尔曼(spearman)相关系数斯皮尔曼相关性系数,通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”,可以理解成就是一种顺序或者排序,那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解,这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式: 计算过程就是:首先对两个变量(X, Y)的数据进行排序,然后记下排序以后的位置(X", Y"),(X", Y")的值就称为秩次,秩次的差值就是上面公式中的di,n就是变量中数据的个数...继续访问皮尔逊/斯皮尔曼相关系数_L1_Zhang的博客_皮尔森斯皮尔...斯皮尔曼等级相关系数是一种衡量两个变量X、Y相关性的方法。 计算公式为: ρ = 1 u2212 6 ∑ d i 2 n 3 u2212 n qquadqquad ho=1-cfrac{6sum d_i^2}{n^3-n}ρ=1u2212n3u2212n6∑di2u200bu200b,其中d i = x...统计学三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)的区别。统计学三大相关性系数(pearson、spearman、kendall)的区别和联系。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,值越大表示相关性越强。...继续访问三大相关系数:Pearson、Spearman和Kendall三个相关性系数(Pearson、Spearman和Kendall)反映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,值越大表示相关性越强。 1. Pearson(皮尔森相关性系数) 公式如下: 就是X,Y两个变量的协方差与两个变量的标准差之积的比值。 所以X,Y两个变量的标准差不能为零。 皮尔森相关系数受异常值的...继续访问数学建模——相关系数(4)——斯皮尔曼相关系数(spearman)文章目录引述斯皮尔曼相关系数(spearman)定义 引述 经过之前几节的学习,我们了解并掌握了皮尔逊相关系数。在学习中我们发现,皮尔逊相关系数的使用条件相当苛刻:两组变量必须是连续数据、呈现正态分布,且两者间必须成线性关系。如果我们在数学建模中拿到一组数据无法满足以上条件,那么有没有其他的方法去判断两组变量之间的相关性呢?答案是肯定的,它就是斯皮尔曼相关系数(spearman). 斯皮尔曼相关系...继续访问相关性模型 之 皮尔逊相关系数与斯皮尔曼相关系数皮尔逊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,根据数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模论文中最容易用错的方法)。 基本概念 总体——所要考察对象的全部个体叫做总体. 我们总是希望得到总体数据的一些特征(例如均值方差等) 样本——从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本 计算这些抽取的样本的统计量来估计总体的统计量: 例如使用样本均值、样本标准差来估计总体的均值(平均 水平)和总体的标准差(偏离程度) 皮尔逊Pea继续访问斯皮尔曼spearman相关系数定义 X和Y为两组数据,其斯皮尔曼相关系数: 一个数的等级,就是将它所在的一列数按照从小到大排序后,这个数所在的位置。 可以得到如下图: 注:如果有的数值相同,则将它们所在的位置取算术平均。 另一种斯皮尔曼spearman相关系数 斯皮尔曼相关系数被定义成等级之间的皮尔逊相关系数。 代码: RX = [2 5 3 4 1] RY = [1 4.5 3 4.5 2] R = corrcoef(RX,RY) 和之前的结果有微小差别。 MATLAB中计算斯皮尔曼相关系数 第一种计算方法: X = [3 8继续访问相似度度量2:皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关性1)皮尔森相关系数等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差。 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度,它的取值在[-1, 1]之间。当两个变量的线性关系增强时,相关系数趋于1或-1;当一个变量增大,另一个变量也增大时,表明它们之间是正相关的,相关系数大于0;如果一个变量增大,另一个变量却减小,表明它们之间是负相关的,相关系数小于0;如果相关系数等于0,表明它们之间不存在线性相关关系。继续访问皮尔森 统计学相关性分析_pearson相关系数和spearman相关系数的区别展开全部区别:1.连续数据,正态分布,线性关系,用pearson相关系数是最恰当,当然用spearman相关系数也可以,效率没有62616964757a686964616fe78988e69d8331333365656661pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足,就用spearman相关系数,不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数,不能用pea...继续访问热门推荐 统计学三大相关系数之皮尔森(pearson)相关系数统计相关系数简介 统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森(pearson)相关系数和斯皮尔曼(spearman)相关系数和肯德尔(kendall)相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度,p的一个几何解释是其代表两个变量的取值根据均值集中后构成的向量之间夹角的余弦. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度。 如果有两个变量:X、Y,最终计算出的相关系数的含义可...继续访问复盘:下面的这两个随机数组“a”和“b”:请问数组c=a+b的维度是多少1)b(列向量)复制3次,以便它可以和A的每一列相加,所以:c.shape = (2, 3) 3)笔试求AC,可以不考虑空间复杂度,但是面试既要考虑时间复杂度最优,也要考虑空间复杂度最优。继续访问Spearman秩相关系数Spearman相关系数以及Spearman相关系数和Pearson相关系数比较。继续访问数学建模:相关性分析学习——皮尔逊(pearson)相关系数与斯皮尔曼(spearman)相关系数相关性分析:求解相关系数并绘制热力图进行对比继续访问pearson相关系数与spearman相关系数pearson相关系数与spearman相关系数继续访问皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数继续访问皮尔森Pearson相关系数 VS 斯皮尔曼Spearman相关系数给定两个连续变量x和y,皮尔森相关系数被定义为:————————————————————————————————————————————————由于原则上无法准确定义顺序变量各类别之间的距离,导致计算出来的相关系数不是变量间的关联性的真实表示。因此,建议对顺序变量使用斯皮尔曼相关系数。斯皮尔曼相关系数的计算采用的是取值的等级,而不是取值本身。例如,给定三个值:33,21,44,它们的等级就分别是2。
CarieVinne 2023-06-13 07:32:571

设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,而相关系数为-0.5求E(2X+Y) D(2X-Y)

你好!可以如图利用期望与方差的性质求出结果。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
肖振2023-06-13 07:25:322

spss进行线性回归分析时,相关系数都符合,但是显著性不符合,如何调整

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度。但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量。或者在自变量多的情况下,用逐步回归的方法,提取出与因变量相关最大的自变量。
可桃可挑2023-06-13 07:18:572

设随机变量X和Y的相关系数为0.9,若Z=X-0.4,则Y与Z的相关系数为:

?kanbudong
黑桃花2023-06-13 07:17:426

所有研究变量的单变量和双变量统计是相关系数吗

是。单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据。所有研究变量和双变量统计是相关系数,研究变量变量(variable)指在质或量上可以变化的概念或属性,是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。
凡尘2023-06-12 07:20:341

协方差分析和相关系数怎么作图

1)先键入:A1,B1,C1,D1,E1原始数据;//:第一行数据:1,2,3,4,5;2)再键入:A2,B2,C2,D2,E2原始数据;//:第二行数据:3,5,7,9,10;3)选中一个空格:如:A34)点击:fx出现一个对话框,点击go,点击recommended寻找statistical(统计)选中:correl(相关系数)5)出现新对话框:在数组1,键入A1:E1;在数组2,键入:A2:E2点击:OK6)在A3空格内显示:0.99388373就是要求的相关系数!7)按列输入数据也是一样。
LuckySXyd2023-06-12 07:20:181

相关性分析Kendall秩相关系数0.2 p

在SPSS相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall(肯德尔)和spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时,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.Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall"s tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用 spearman或kendall相关Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关,适用于合并等级资料Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料注:1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关,对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate-》Bivariate,在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项:PearsonKendall"s tau-bSpearman:Spearmanspearman(斯伯曼/斯皮尔曼)相关系数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系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall"s相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数,是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的,即让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序,最小的等级序数为1 ,最大的为N,若并列等级时,则平分共同应该占据的等级,如,平时所说的两个并列第一名,他们应该占据1,2名,所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名,两个并列第二名,三个并列第三名,则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均,5是4,5,6的平均。肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数,是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物所得的数据资料,只不过评定时采用对偶评定的方法,即每一次评定都要将N个事物两两比较,评定结果如下表所示,表格中空白位(阴影部分可以不管)填入的数据为:若i比j好记1,若i比j差记0,两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格,将这K张表格重叠起来,对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据,这些数据记为γij。正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是:两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设,方差不齐;否则两组方差无显著性差异。U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同,但在小样本(样本数n)=30作为大样本)且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量,目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异,用One-Sample T Test 单样本T检验过程。检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体,用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。如果分组样本不独立,用Paired Sample T test 配对t检验。如果分组不止两个,应使用One-Way ANOVO一元方差分析(用于检验几个独立的组,是否来自均值相等的总体)过程进行单变量方差分析。如果试图比较的变量明显不服从正态分布,则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test.如果用户相比较的变量是分类变量,应该使用Crosstabs功能。当样本值不能为负值时用右侧单边检验。
凡尘2023-06-12 07:19:521

统计学中如果相关系数r=0,则表明两个变量之间什么关系

相关系数是一个介于-1到+1之间(包括+-1)的数,r=1表明两变量完全正相关,r=-1表明完全负相关,0表示两个变量之间没有任何相关性,在x-y散点图上表示为类似白噪声的分布,均匀的布满整个坐标平面
善士六合2023-06-12 07:17:481

相关系数多少算具有相关性?

一、一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关。但是,往往还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动计算的。二、样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为样本量的增大造成了差异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关。三、判断强弱主要看显著性,而非相关系数本身。但在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。
余辉2023-06-12 07:16:273

变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量X和变量Y间的相关关系是( )。

正确答案:A解析:本题考查相对系数的取值范围。当相关系数r=1,变量X和1,完全正相关。
小菜G的建站之路2023-06-12 07:16:271

设两个变量x和y之间具有线性相关关系,它们的相关系数是r,y关于x的回归直线的斜率是b,纵截距是a,那么

A 若两个变量x和y之间具有正相关的线性关系,则 若两个变量x和y之间具有负相关的线性关系,则 所以 与 的符号相同.故选A.
可桃可挑2023-06-12 07:16:261

变量x与y的相关系数的符号取决于

变量x与y的相关系数的符号取决于:变量x和y的协方差。x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号(Var[X]*Var[Y]),其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var[X]为X的方差,Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数:1、当相关系数为0时,X和Y两变量无关系。2、当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。相关系数:相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
水元素sl2023-06-12 07:16:261

如果变量x和变量y之间的线性相关系数为0,说明这两个变量之间是

说明这连个变量之间没有显著的线性相关性。但是并不表示变量之间没有关系,当线性关系没有的时候,需要考虑下是否存在非线性的相关。这个需要你绘制散点图看,两个变量之间是否存在某种曲线的关系,然后找对应的模型验证一下。
CarieVinne 2023-06-12 07:16:262

两个变量间的线性相关关系越不密切,相关系数r值就越接近( )。

【答案】:C|r|越接近1,则变量问的线性相关关系越强;|r|越接近零,则变量间的线性相关关系越弱。
苏萦2023-06-12 07:16:251

相关系数越大,说明两个变量之间的关系就越强吗?

相关系数有负数 负数越大反而关系越弱
九万里风9 2023-06-12 07:16:252

相关系数等于0就表示两个变量完全不相关吗?

是不对的。相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0,说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系,比如非线性相关关系。Pearson相关系数的适用条件:1、适用于线性相关的情形,对于曲线相关等更为复杂的情形、积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。2、无明显异常值,存在极端值则予剔除或转换。3、变量呈双变量正态分布,如各自服从正态分布两个变量计算Pearson相关系数、假阳率偏高一点。扩展资料利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关,可以用t 统计量对H0假设(即二者相关系数为0)进行检验。若t检验显著,则拒绝原假设,即两个变量是线性相关的;反之,则不能拒绝原假设,即两个变量不是线性相关的。r的取值为,-1~+1。r>0表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;r<0表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大,则两变量相关性越强。若r=0,表明两个变量间不是线性相关,但可能存在其他方式的相关(比如曲线方式)。(1)一般认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间高度相关;0.5≤|r|<0.8,可认为两变量中度相关;0.3≤|r|<0.5,可认为两变量低度相关;|r|<0.3,可认为两变量基本不相关。(2)也有认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间极高度相关;0.6≤|r|<0.8,可认为两变量高度相关;0.4≤|r|<0.6,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量低度相关;|r|<0.2,可认为两变量基本不相关。(3)还有认为:|r|≥0.7时,可认为两变量间强相关;0.4≤|r|<0.7,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量弱相关;|r|<0.2,可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源:百度百科-相关系数
瑞瑞爱吃桃2023-06-12 07:16:241

如何通过相关系数判断变量之间关系的强弱?

首先看显著性值,也就是sig值或称p值。它是判断r值,也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知,两变量之间的相关性系数r=-0.035,其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小,都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05,那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值,|r|值越大,相关性越好,正数指正相关,负数指负相关。一般认为:|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关;|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关;|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关,|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关性,先看p值,看有没有相关性。再看r值,看相关性是强还是弱。
铁血嘟嘟2023-06-12 07:16:231

残差序列估计相关系数的方法

残差序列估计相关系数的方法如下:1、简单相关系数:这个是统计中最常见的相关系数,也称作Pearson相关系数。该系数取值为[-1,1],其中越靠近正负1,表明两个变量之间的线性关系越明显;越接近0,表明两个变量之间的线性关系没有。当其为0时,只是说明两个变量之间不存在线性关系,但有可能是其他的函数关系,例如二次函数,这也是叫它为线性相关系数的原因。2、偏相关系数:偏相关系数与复相关系数主要是出现在回归分析之中。其中,偏相关系数是为了研究某个自变量,当忽略其他变量时与因变量之间的相关关系。在实际问题中,这种相关性也是很重要的。一般的计算方法就是使用待研究的自变量与因变量分别对剩余的自变量进行回归,再通过计算所得到的两个回归方程的残差计算简单相关系数,便可以得到偏相关系数的值。由此也可以看出,偏相关系数同样描述的是两个变量之间的线性关系。
康康map2023-06-12 07:13:541

r语言如何显示相关系数大于0.3的数据

设置变量。根据查询r语言使用规范得知,在使用过程中显示相关系数大于0.3的数据时应设置变量,要求两个及以上,利用相关性进行计算显示。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
韦斯特兰2023-06-12 07:09:501

R语言计算两组数据变量之间相关系数和P值的简单小例子

比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道 这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性,之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做 但是这里遇到了一个问题 关掉这个报错界面以后就会提示 暂时还不知道如何解决,自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法 只能把输入法切换成中文,然后一次性把函数名输入完 计算相关系数和P值 结果如下 但是mRNA的表达量有上万个,用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数 这个速度快很多,但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性, 这样的话可以先计算,然后再筛选 这个函数要求的输入数据是矩阵格式 自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 最后用变量名去匹配 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗?零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili psych 这个包里的 corr.test() 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的,这个结果了也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢 小明的数据分析笔记本
铁血嘟嘟2023-06-12 07:09:111
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