R计算两列数据的相关系数 |
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相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联。例如,如果我们想知道父亲和儿子的身高之间是否存在关系,可以计算相关系数来回答这个问题。 如果两个变量(父亲和儿子的身高)之间没有关系,则儿子的平均身高应该相同,而与父亲的身高无关,反之亦然。 注意,仅当数据呈正态分布时,才可以使用相关性分析。可以使用Shapiro-Wilk test进行检查。请参看第六讲 小编将描述几种相关性分析的方法,并提供示例。 1. 相关性分析的方法相关分析的方法有多种: 皮尔逊(Pearson)相关(r),它测量两个变量(x和y)之间的线性相关性。它也称为参数相关性检验,因为它取决于数据的分布。仅当x和y来自正态分布时才可以使用它。y = f(x)的图称为线性回归曲线。 Kendall tau和Spearman rho,它们是基于等级的相关系数(非参数)。最常用的方法是Pearson相关方法。 相关公式在下面的公式中 x和y是长度为n的两个向量 mx和my分别 |
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