在Pearson检验中相关系数rt达到重复阈值即 rt≥rt

对的，Pearson检验中的相关系数rt如果达到重复阈值rt，则说明两个变量之间存在显著的线性关系。通常情况下，重复阈值rt的取值范围是[-1,1]，其中rt=1表示完全正相关，rt=-1表示完全负相关，rt=0表示无相关性。当rt的绝对值越接近1时，表明两个变量之间的线性关系越强。在进行Pearson检验时，通常会先计算出相关系数rt，再根据rt和重复阈值rt的大小关系来判断两个变量之间是否存在显著的线性关系。

相关问题

我用的是pearson相关系数，如何以0.5为阈值筛选特征变量？

使用Pearson相关系数筛选特征变量的方法是先计算每个特征变量与目标变量之间的相关系数，然后将相关系数的绝对值从大到小进行排序，选择排名前几个的特征变量作为最终的特征集合。

如果你想以0.5为阈值筛选特征变量，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，计算每个特征变量与目标变量之间的Pearson相关系数，得到一个相关系数矩阵。

2. 将相关系数矩阵中的每个元素与0.5进行比较，如果大于等于0.5，说明两个变量之间的相关性较强，可以将其作为候选特征变量。

3. 将所有候选特征变量组成特征集合，即为最终的特征集合。

需要注意的是，Pearson相关系数的取值范围为[-1, 1]，绝对值越大表示相关性越强，因此0.5作为阈值可能会过于宽松，需要根据具体情况进行调整。同时，这种方法也存在一定的局限性，可能会忽略一些与目标变量相关性不强但仍有价值的特征变量。因此，在实际应用中，建议结合其他特征选择方法进行综合考虑。

Python中Pearson相关系数和p-value函数的含义

Pearson相关系数和p-value是用于衡量两个变量之间线性相关性的指标。

Pearson相关系数是一种常用的相关系数，它衡量两个变量之间线性相关程度的强度和方向，取值范围为-1到1之间。当两个变量完全正相关时，Pearson相关系数为1；当两个变量完全负相关时，Pearson相关系数为-1；当两个变量没有线性相关关系时，Pearson相关系数为0。

p-value是用于检验Pearson相关系数是否显著的指标，它表示在零假设成立的情况下，观察到的Pearson相关系数或更极端情况的概率。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则认为观察到的Pearson相关系数是显著的，即两个变量之间存在线性相关关系。

在Python中，可以使用scipy库中的pearsonr函数计算两个变量之间的Pearson相关系数和p-value。该函数的第一个参数是一个一维数组或列表，表示第一个变量；第二个参数也是一个一维数组或列表，表示第二个变量。函数返回一个元组，包含Pearson相关系数和对应的p-value。