spearman与pearson系数有什么区别
时间: 2023-05-19 15:03:18 浏览: 80
Spearman系数和Pearson系数都是用来衡量两个变量之间的相关性的统计量。不同之处在于,Spearman系数是基于变量的秩次而计算的,而Pearson系数是基于变量的原始值而计算的。因此,Spearman系数更适用于非线性关系的变量,而Pearson系数更适用于线性关系的变量。
相关问题
spearman相关系数与pearson相关系数
Spearman相关系数和Pearson相关系数都是用于衡量两个变量之间的相关性的统计量,但是它们的计算方法和应用场景略有不同。
Pearson相关系数是一种线性相关系数,用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向,其值介于-1和1之间。当两个变量的关系是线性的时候,Pearson相关系数是一个很好的选择。但是,当两个变量之间的关系是非线性的时候,Pearson相关系数可能会失效。
Spearman相关系数是一种非参数相关系数,它基于两个变量的排序顺序来计算它们之间的相关性。Spearman相关系数的值也介于-1和1之间,但它适用于非线性关系的变量。Spearman相关系数可以用于任何类型的变量,包括连续变量、序数变量和名义变量。
总之,Pearson相关系数适用于线性关系的变量,而Spearman相关系数适用于任何类型的变量,包括非线性关系的变量。
pearson相关系数和spearman相关系数的区别
Pearson相关系数和Spearman相关系数都是用来衡量两个变量之间的相关性的统计量,但是它们的计算方法和应用场景有所不同。
Pearson相关系数是一种线性相关系数,用来衡量两个连续变量之间的线性关系强度,其值域在-1到1之间。当两个变量完全正相关时,Pearson相关系数等于1;当两个变量完全负相关时,Pearson相关系数等于-1;当两个变量之间不存在线性关系时,Pearson相关系数等于0。
Spearman相关系数是一种非参数相关系数,用来衡量两个变量之间的单调关系强度,其值域在-1到1之间。Spearman相关系数的计算方法是将原始数据转化为秩次(即数据在原始数据中的排名),然后计算秩次之间的Pearson相关系数。Spearman相关系数适用于数据类型为有序或无序的情况,而不需要满足线性关系的假设。
总之,Pearson相关系数适用于连续变量,且假设两个变量之间存在线性关系;Spearman相关系数适用于有序或无序变量,且假设两个变量之间存在单调关系。
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