什么是pearson相关系数
时间: 2023-09-24 09:08:34 浏览: 45
皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数、线性相关系数或者Pearson's r,是一种用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。其取值范围在[-1,1]之间,值为正表示正相关,值为负表示负相关,值为0表示无相关。具体计算公式为:
r = cov(X,Y) / (σX * σY)
其中,cov(X,Y)为X和Y的协方差,σX和σY分别为X和Y的标准差。
相关问题
pearson相关系数matlab
在 MATLAB 中,可以使用 `corrcoef` 函数来计算两个变量之间的 Pearson 相关系数。
以下是一个示例代码,用于计算两个变量 x 和 y 的 Pearson 相关系数:
```matlab
% 创建两个示例变量
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 6 8 10];
% 计算 Pearson 相关系数
corr_matrix = corrcoef(x, y);
pearson_coefficient = corr_matrix(1, 2);
disp('Pearson相关系数:');
disp(pearson_coefficient);
```
在上面的代码中,我们首先创建了两个示例变量 `x` 和 `y`,然后使用 `corrcoef` 函数计算它们的相关系数。最后,我们通过输出 `pearson_coefficient` 来显示计算得到的 Pearson 相关系数。
请注意,在 `corrcoef` 函数的输出矩阵中,索引 (1, 2) 处的值即为所求的 Pearson 相关系数。
希望这个示例能够帮助到您!
Pearson 相关系数
Pearson相关系数(Pearson correlation coefficient)是一种衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。它的取值范围是[-1,1],其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示不相关。Pearson相关系数是基于变量的协方差和标准差来计算的。具体来说,Pearson相关系数等于两个变量之间的协方差除以它们各自标准差的乘积。该系数仅适用于处理连续型数据,对于离散型数据,可以采用Spearman相关系数等其他方法来计算相关性。Pearson相关系数在统计学、经济学、社会学、心理学等多个领域的研究中得到广泛应用。
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