编辑0 1 计算Pearson系数

计算Pearson系数需要先计算两个变量的协方差和方差，然后将协方差除以两个变量的标准差的乘积。具体的计算公式如下：

Pearson系数 = cov(X,Y) / (std(X) * std(Y))

其中，cov表示协方差，std表示标准差。如果X和Y是两个向量，可以使用以下代码计算Pearson系数：

import numpy as np

def pearson(x, y):
    cov = np.cov(x, y)[0][1]
    std_x = np.std(x)
    std_y = np.std(y)
    return cov / (std_x * std_y)

其中，np.cov函数可以计算协方差矩阵，[0][1]表示协方差矩阵的第一行第二列元素，即X和Y的协方差。np.std函数可以计算标准差。将cov除以标准差的乘积即可得到Pearson系数。

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python怎么计算数值之间的Pearson系数

Python中可以使用SciPy库中的pearsonr()函数来计算两个数值变量之间的Pearson系数。具体用法如下：

from scipy.stats import pearsonr

# 假设有两个数值变量x和y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 计算x和y之间的Pearson系数和p-value
corr, p_value = pearsonr(x, y)

print("Pearson Correlation Coefficient: ", corr)
print("p-value: ", p_value)

输出结果为：

Pearson Correlation Coefficient:  1.0
p-value:  0.0

其中，Pearson Correlation Coefficient为计算出来的Pearson系数，p-value为假设检验的p值。Pearson系数的取值范围为[-1, 1]，当系数为1时表示两个变量完全正相关，系数为-1时表示两个变量完全负相关，系数为0时表示两个变量没有线性相关性。

需要注意的是，pearsonr()函数只能计算两个数值变量之间的Pearson系数，如果想要计算多个变量之间的相关系数矩阵，则需要使用NumPy库中的corrcoef()函数。

用vba计算两组间的pearson系数

在 VBA 中，可以使用以下代码计算两组数据之间的 Pearson 系数：

Function PearsonCorrelation(x() As Double, y() As Double) As Double
    Dim xMean As Double, yMean As Double
    Dim xVar As Double, yVar As Double, xyCovar As Double
    Dim n As Long, i As Long
    
    n = UBound(x) + 1
    
    'calculate means
    xMean = WorksheetFunction.Average(x)
    yMean = WorksheetFunction.Average(y)
    
    'calculate variances and covariance
    For i = 0 To n - 1
        xVar = xVar + (x(i) - xMean) ^ 2
        yVar = yVar + (y(i) - yMean) ^ 2
        xyCovar = xyCovar + (x(i) - xMean) * (y(i) - yMean)
    Next i
    
    'calculate Pearson correlation coefficient
    PearsonCorrelation = xyCovar / (Sqr(xVar * yVar))
End Function

这个函数接受两个数组 `x()` 和 `y()`，其中包含要计算 Pearson 系数的数据。函数计算每个数组的平均值和方差，然后计算它们的协方差。最后，根据公式计算 Pearson 系数。

要使用此函数，请将它添加到 VBA 代码中，并使用以下语法调用它：

result = PearsonCorrelation(x, y)

其中 `x` 和 `y` 是包含数据的数组，`result` 是计算得出的 Pearson 系数。