特征1的系数是31,相关系数r是0.04,相关系数p
时间: 2024-04-03 07:34:24 浏览: 137
相关系数p不能够通过特征的系数和相关系数r直接计算得出,因为它是用于检验两个变量之间是否存在显著性差异的概率值。相关系数p可以通过计算p值或置信度来得出,一般情况下我们使用假设检验方法进行计算。具体来说,我们需要先对特征和目标变量之间的线性关系进行假设检验,如果得到的p值小于显著性水平(通常为0.05),则可以认为该特征与目标变量之间的线性关系是显著的。在这种情况下,我们可以说特征1与结果变量之间的相关系数p是显著的。但是,如果得到的p值大于显著性水平,则不能认为该特征与结果变量之间的关系是显著的。因此,我们需要根据具体的数据分析情况进行假设检验来计算相关系数p。
相关问题
某工厂生产的零件长度X被认为服从N(u,0.04),现从该产品中随机抽取6个,其长度测量如下:1,2,3,4,5,6,试求该零件长度的置信系数0.95的区间估计
根据中心极限定理,样本均值X~N(u, 0.04/6),其中u为总体均值。因此,样本均值X的抽样分布近似于正态分布N(u, 0.04/6)。由于总体标准差未知,因此可以使用t分布进行区间估计,其自由度为n-1=5。
根据t分布的性质,可以得到样本均值X的置信区间为:X ± tα/2 * S/√n,其中tα/2为自由度为5的t分布上0.025分位数,S为样本标准差,n为样本量。将样本数据代入公式,得到:
样本均值X = (1+2+3+4+5+6)/6 = 3.5
样本标准差S = sqrt(((1-3.5)^2 + (2-3.5)^2 + (3-3.5)^2 + (4-3.5)^2 + (5-3.5)^2 + (6-3.5)^2)/5) = 1.8708
t0.025(自由度为5)= 2.571
因此,置信区间为:3.5 ± 2.571 * 1.8708/√6,即(1.13,5.87),置信系数为0.95。
所以,该零件长度的置信系数0.95的区间估计为(1.13,5.87)。
皮尔逊相关系数求解案例
皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度的统计指标,它的取值范围在-1到1之间。下面我来给你一个简单的求解案例。
假设我们有两个变量X和Y,分别表示学习时间和考试成绩。我们想要计算它们之间的皮尔逊相关系数。
首先,我们需要收集一组数据,包括每个学生的学习时间和对应的考试成绩。假设我们有以下数据:
学习时间(X): [8, 6, 4, 7, 9]
考试成绩(Y): [85, 92, 70, 88, 94]
接下来,我们需要计算X和Y的均值,分别记为X_mean和Y_mean。计算公式如下:
X_mean = (8 + 6 + 4 + 7 + 9) / 5 = 6.8
Y_mean = (85 + 92 + 70 + 88 + 94) / 5 = 85.8
然后,我们计算X和Y的差值与均值的乘积的累加值,分别记为SS_xy。计算公式如下:
SS_xy = (8-6.8)*(85-85.8) + (6-6.8)*(92-85.8) + (4-6.8)*(70-85.8) + (7-6.8)*(88-85.8) + (9-6.8)*(94-85.8)
= -1.6 * -0.8 + -0.8 * 6.2 + -2.8 * -15.8 + 0.2 * 2.2 + 2.2 * 8.2
= 1.28 + -4.96 + 44.24 + 0.44 + 18.04
= 58.04
接着,我们计算X和Y的差值的平方的累加值,分别记为SS_xx和SS_yy。计算公式如下:
SS_xx = (8-6.8)^2 + (6-6.8)^2 + (4-6.8)^2 + (7-6.8)^2 + (9-6.8)^2
= 1.44 + 0.64 + 7.84 + 0.04 + 4.84
= 14.8
SS_yy = (85-85.8)^2 + (92-85.8)^2 + (70-85.8)^2 + (88-85.8)^2 + (94-85.8)^2
= 0.64 + 44.24 + 244.36 + 6.76 + 72.04
= 368.04
最后,我们可以使用以下公式计算皮尔逊相关系数:
r = SS_xy / sqrt(SS_xx * SS_yy)
= 58.04 / sqrt(14.8 * 368.04)
≈ 0.819
因此,根据我们的数据样本,学习时间(X)和考试成绩(Y)之间的皮尔逊相关系数大约为0.819,表明它们之间存在较强的正相关关系。
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