相关分析数模python

在Python中，可以使用不同的方法进行相关分析。根据引用中的内容，如数据满足连续、正态分布、线性关系的条件，可以使用皮尔逊相关系数进行分析。如果条件不满足，可以使用斯皮尔曼相关系数。斯皮尔曼相关系数适用于定序数据之间的分析，这种数据只反映了观测对象的顺序关系。

你可以使用scipy库中的spearmanr()函数计算斯皮尔曼相关系数，并使用pandas库来处理数据。引用中提供了一个自定义函数my_pvalue_spearman()，用于计算斯皮尔曼相关系数的p值矩阵，并将结果存储为csv文件。

在相关性分析之前，可以使用Shapiro-Wilk检验来检查数据是否符合正态分布。引用提供了一个示例函数my_shaptext()，可以使用stats.shapiro()函数计算单个变量的检验结果，并根据p值判断是否拒绝原假设。该函数还显示了每个变量的p值和拒绝原假设的结果。

在Python中，你还可以使用matplotlib库绘制Q-Q图来检查数据是否符合正态分布。可以使用stats.probplot()函数绘制Q-Q图。引用中的示例代码展示了如何绘制Q-Q图。

请注意，以上提供的只是一些可能的方法和示例代码，你可以根据具体的需求和数据特点选择适合的方法进行相关分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数学建模--相关性分析及Python实现](https://blog.csdn.net/ddjhpxs/article/details/105767589)[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: 100%"]
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