复相关系数python

复相关系数是用来衡量多个自变量与因变量之间的关系的统计指标。在Python中，可以使用pandas库中的corr方法来计算复相关系数。具体的步骤如下：
1. 导入pandas库，并将要进行计算的变量放入一个DataFrame中。
2. 使用DataFrame的corr方法，并指定method参数为'pearson'来计算复相关系数。

以下是计算复相关系数的示例代码：

import pandas as pd

# 将要计算的变量放入DataFrame中
df = pd.DataFrame(feature)

# 使用corr方法计算复相关系数
correlation_matrix = df.corr(method='pearson')

# 打印复相关系数矩阵
print(correlation_matrix)

请注意，上述示例代码中的feature需要替换成你要计算复相关系数的变量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数学建模 多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_46283583/article/details/122619051)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [计算偏相关系数和复相关系数](https://blog.csdn.net/tq_1999/article/details/121561869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [106复相关系数法1](https://download.csdn.net/download/weixin_35764532/86363889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]