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皮爾森相關(guān)係數(shù)探究兩個變數(shù)之間的關(guān)係,但是這兩個變數(shù)在本質(zhì)上是連續(xù)的。換句話說,這些變數(shù)可以取用某些基本連續(xù)體中的任何值,但是一大群其他變數(shù)是不連續(xù)的,這些變數(shù)叫做離散變數(shù)或者類別變數(shù)。相關(guān)係數(shù)的類型:選擇1和選擇2相關(guān)反映變數(shù)間關(guān)係的動態(tài)性質(zhì),這樣做可以讓我們瞭解變數(shù)發(fā)生變化時變化的方向是相同還是相反的。如果變數(shù)變化的方向相同,這相關(guān)稱作直接相關(guān)或正相關(guān);如果變數(shù)變化方向相反,這相關(guān)稱作間接相關(guān)或負(fù)相關(guān)。需要記憶的內(nèi)容相關(guān)係數(shù)的數(shù)值範(fàn)圍是(-1,1)。相關(guān)係數(shù)的絕對值反映相關(guān)的強度。因此-0.70的相關(guān)比0.50的相關(guān)強。相關(guān)總是反映每個範(fàn)例至少要有兩組數(shù)據(jù)(或變數(shù))的狀況。另一個易犯的錯誤是給相關(guān)的符號一個價值判斷。這也是為什麼不使用「負(fù)向的」、「正向的」來表達(dá),而要用「直接的」、「間接的」,可以更清晰的傳遞意義。
皮爾森積差相關(guān)係數(shù)用小寫字母表示,的下標(biāo)表示有相關(guān)的兩個變數(shù)。相關(guān)係數(shù)反映了兩個變數(shù)之間共享的變異性數(shù)量,以及它們共同的部分。例如,你可以預(yù)期一個人的身高和他的體重相關(guān),因為它們有許多共同的特徵。同樣的,如果限制或者強迫一個變數(shù)的數(shù)值範(fàn)圍,這個變數(shù)和其他變數(shù)之間的相關(guān)係數(shù)會比變數(shù)的值沒有被限制時小。計算簡單相關(guān)係數(shù)相關(guān)的視覺圖示:散布圖用視覺表示相關(guān)有一個非常簡單的方式:建立所謂的散布圖。這只是在數(shù)軸上畫上每一組分?jǐn)?shù)而已。資料點集合的一般形狀,表明了相關(guān)是直接的(正向的)或是間接的(負(fù)向的)。如果資料點形成的點集是從軸和軸的左下角到右上角,就會出現(xiàn)正的斜率。如果資料點形成的點集是從軸和軸的左上角到右下角,就會出現(xiàn)負(fù)的斜率。還有一些散布圖表現(xiàn)出非常不同的相關(guān),在那裡你能看到資料點的分組如何反映相關(guān)係數(shù)的符號和強度。不是所有相關(guān)都是由顯示值和值線性關(guān)係的一條直線反映。關(guān)係可能不是線性的,而且也可能無法反映在一條直線上。成串的相關(guān):相關(guān)矩陣如果你有多於兩個的變數(shù)時該怎麼辦?如何用圖說明相關(guān)?使用如下所示的相關(guān)矩陣,是一個簡單和高雅的解決方法。瞭解相關(guān)係數(shù)的涵義
相關(guān)的值越大(不論正負(fù)號),關(guān)係就越強。但是因為相關(guān)係數(shù)不是和結(jié)果直接關(guān)聯(lián)的一個值,那麼我們?nèi)绾谓忉屗?,而且使它成為一種關(guān)係更有意義的指標(biāo)?使用經(jīng)驗法也許解釋相關(guān)係數(shù)值最容易的(但不是最正式的)方式是用眼睛看,並使用表5.2中的資訊。決定性的努力:將相關(guān)係數(shù)平方解釋相關(guān)係數(shù)更精確的方法是計算判定係數(shù)。判定係數(shù)是一個變數(shù)的變異數(shù)可以被其他變數(shù)的變異數(shù)解釋的百分比。為了確定一個變數(shù)的變異量,有多少可以被另一個變數(shù)的變異量解釋,判定係數(shù)就是把相關(guān)係數(shù)平方。相關(guān)越強,越多的變異量可以被解釋。這兩個變數(shù)共用的特徵越多,有關(guān)一個分?jǐn)?shù)的表現(xiàn)可以被另一個分?jǐn)?shù)解釋的資訊就越多。不能被解釋的變異量大小就是異化係數(shù)(也叫做非判定係數(shù))。當(dāng)霜淇淋吃得越多……犯罪率就上升(或相關(guān)與因果關(guān)係)一個不符合任何邏輯的現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)霜淇淋消費上升時,犯罪率也跟著上升。這兩個變數(shù)一定是共用什麼或彼此具有共同的特徵。你能猜到那是什麼嗎?室外溫度是它們共有的特徵。這是由於一個簡單的原則,就是相關(guān)表示存在
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