皮尔逊相关系数怎么算
时间: 2023-10-23 11:36:18 浏览: 186
皮尔逊相关系数是用于度量两个变量之间的线性相关程度的统计指标。它的计算公式为两个变量之间的协方差除以它们各自的标准差的乘积。公式如下所示:
ρ = cov(X, Y) / (σX * σY)
其中,cov(X, Y)表示变量X和Y的协方差,σX和σY分别表示变量X和Y的标准差。
具体计算过程如下所示:
1. 首先,计算变量X和Y的均值(μX和μY)以及它们的标准差(σX和σY)。
2. 然后,计算变量X和Y的协方差(cov(X, Y))。
3. 最后,将协方差除以标准差之积,得到皮尔逊相关系数(ρ)。
举个例子来说明:假设有5个国家的国民生产总值分别为10、20、30、50、80亿美元,贫困百分比分别为11%、12%、13%、15%、18%(使用0.11、0.12、0.13、0.15、0.18)。根据上述计算过程,可以计算出这两个变量之间的皮尔逊相关系数。
希望这样的解答能满足您的需求。
相关问题
皮尔逊相关系数如何算
皮尔逊相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量,它的取值范围在-1到1之间。具体计算皮尔逊相关系数的步骤如下:
1. 首先,计算两个变量的协方差。协方差表示两个变量之间的总体变化趋势是否一致,可以通过以下公式计算:
cov(X, Y) = E[(X - E(X))(Y - E(Y))]
2. 然后,计算两个变量的标准差。标准差表示一个变量的离散程度,可以通过以下公式计算:
std(X) = sqrt(E[(X - E(X))^2])
std(Y) = sqrt(E[(Y - E(Y))^2])
3. 最后,将协方差除以两个变量的标准差的乘积,即可得到皮尔逊相关系数:
r = cov(X, Y) / (std(X) * std(Y))
如果r的值接近于1,则表示两个变量之间存在强正相关关系;如果r的值接近于-1,则表示两个变量之间存在强负相关关系;如果r的值接近于0,则表示两个变量之间不存在线性相关关系。
pycharm算皮尔逊相关系数
可以使用Python的SciPy库中的pearsonr()函数来计算皮尔逊相关系数。
例如,假设我们有两个数组x和y,我们可以使用以下代码计算它们的皮尔逊相关系数:
```python
from scipy.stats import pearsonr
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
corr, _ = pearsonr(x, y)
print('Pearson correlation coefficient:', corr)
```
输出:
```
Pearson correlation coefficient: 1.0
```
其中,pearsonr()函数返回两个值:皮尔逊相关系数和p-value。在本例中,我们使用一个下划线来表示我们不需要p-value,因此将其赋值给一个临时变量。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)