相关性分析论文怎么做
问:论文中相关性分析怎么写
- 答:判断两个或多个变量之间的统计学关联;
如果存在关联,进一步分析关联强度和方向
下表是汇总整理的常用,方便大家找到适合自己数据的分析方法
请点告宴盯击输入图片描述
定类变量:
无序的:性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);
有序的:肥胖等级(重度肥胖,中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)
1 相关分析
对定量变量两两之间的相关程度进行分析,例如人的身高和体重之间;空气中的与降雨量之间的相关关系
类型:
(适用于定量数据,且数据满足)
Spearman相关系数(数据不满足正态分布时使用)
Kendall's tau -b相关系数(有序定类变量)
案例:研究祥碧人的身高和体重之间的关系
问:典型相关性分析的步骤
- 答:典型相关性分析的步骤如下:
数据的分布有假设:两悔凳组数据服从联合正态分布。
首先要对两组变量的相关性进行检验(构造似然比统计量 )。
确定典型相关变量的个数(直接看典型相关系数对应的P值即可)
利用标准化后的典型相关变量分析问题。
进行典型载荷分析。
典型相关性分析条件:
为碧橘旅了研究两组变量量X= (X1, ...,Xn) 和Y= (Y1, ...,Ym) 之间的相关关系,采用类似于主成分分析的方法,在两组变量中,分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标,通过研究这伍败两组综合指标之间的相关关系,来代替这两组变量间的相关关系,这些综合指标称为典型变量。
典型相关分析最早哈罗德·霍特林首次引入。他所提出的方法于 1936 年在《生物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》经过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在 70 年代臻于成熟。
由于典型相关分析涉及较大量的矩阵计算, 其方法的应用在早期曾受到相当的限制。但随着当代计算机技术及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走向普及化。 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。
问:相关性的分析怎么做
- 答:相橡咐关性的分析大致过程如下:
1. 画二者散点图。通过图形描述,可以初步且直观判断二者的存在何种相关关系:正相关、负相关、无关;线性相关还是非线性相关(抛物线、指数等)。
2. 若是线性关系,计算相关系数,困让通过r^2的大小,进一步衡量相关系数强弱。
r绝对值小于0.3,无关;0.3~0.5,弱相关;0.5~0.8,中等程度相关;0.8以上,高度相关。
3. 在线性相关的基础上,进汪如局行一元线性回归。建立回归模型
y=a+bx
计算出截距a和斜率b,就可以预测在某种搜索流量(x)下的销量(y)。
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