目录 person correlation coefficient（皮尔森相关性系数-r） spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数-p） kendall correlation coefficient（肯德尔相关性系数-k） R语言计算correlati ...
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2021-02-17 14:30:20
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pandas、spark计算相关性系数速度对比 相关性计算有三种算法：pearson、spearman，kenall。 在pandas库中，对一个Dataframe，可以直接计算这三个算法的相关系数correlation，方法为：data.corr() 底层是依赖scipy库的算法。 为了提升计算速 ...
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2020-07-02 16:38:40
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卡方检验 分类变量的差异性检验即卡方检验与分类变量的相关性检验的联系与区别 联系：在很多类型的相关性检验中会用到卡方值，如无序非配对资料中的pearson列联系数和phi系数 区别：差异性检验是一个变量的不同分组的比较，而相关性检验是关于两个变量的计算 卡方检验基本结构 Proc freq <选项> ...
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2020-06-09 23:17:11
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【原书名】 Inside the C++ Object Model 【原出版社】 Pearson Education 【作者】 （美）Stanley B.Lippman 【丛书名】 深入C++系列 【出版社】 中国电力出版社 第一代C++编译器开发主管所写。如果你想成为真正的C++高手，看这本书，他 ...
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2020-06-05 13:23:09
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本福特定律 概率公式 贝叶斯公式 重要分布 Beta分布 事件的独立性 期望与方差 协方差 Pearson相关系数 切比雪夫不等式 大数定律 中心极限定理 最大似然估计 ...
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2020-06-03 23:10:13
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在使用机器学习模型对数据进行训练的时候，需要考虑数据量和数据维度，在很多情况下并不是需要大量的数据和大量的数据维度，这样会造成机器学习模型运行慢，且消耗硬件设备。除此之外，在数据维度较大的情况下，还存在”维度灾难“的问题。在本篇博客里不对数据质量的判定，以及数据的增删做详细的介绍，只介绍对于数据的降 ...
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2020-05-14 22:43:45
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There are three popular metrics to measure the correlation between two random variables: Pearson's correlation coefficient, Kendall's tau and Spearman ...
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2020-03-04 09:49:24
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文献名：Comparing Data-Independent Acquisition and Parallel Reaction Monitoring in Their Abilities To Differentiate High-Density Lipoprotein Subclasses（比较 ...
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2020-02-10 22:55:14
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典型相关分析（Canonical Correlation analysis）：研究两组变量（每组变量中都可能有多个指标） 之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。 相比之下，"皮尔逊Pearson相关系数"和"斯皮尔曼Spearman相关系数"仅能处理多个指标，不能把多个... ...
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2020-01-24 22:24:04
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1.相关性分析 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） # 图示初判 # （1）变量之间的线性相关性 data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_ ...
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2020-01-22 23:55:44
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