衡量相关—皮尔逊相关系数

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我是靠谱客的博主美满曲奇，最近开发中收集的这篇文章主要介绍衡量相关—皮尔逊相关系数，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

简单来说：皮尔逊相关系数描述线性相关性的强弱

皮尔逊相关系数：
皮尔逊相关系数：即消除量纲讲变量标准后的协方差
作用：描述线性相关性的强弱
局限：只适用于线性关系

总体皮尔逊相关系数：
在这里插入图片描述 样本皮尔逊相关系数

数据样本观测
通过观察矩阵散点图查看两两指标数据分布情况（这些样本两两指标间非线性，仅当练手）
在这里插入图片描述
MATLAB计算皮尔逊相关系数：

clear;clc;
load 'data.mat'  
R = corrcoef(data)   % correlation coefficient

在这里插入图片描述 判定相关性解释：
皮尔逊相关系数误区：
在不确定两个变量的关系时，及时算出的相关系数非常大，也不能说明两个变量线性相关，甚至不能说明相关

建模小白笔记，望大佬指点

以上就是美满曲奇为你收集整理的衡量相关—皮尔逊相关系数的全部内容，希望文章能够帮你解决衡量相关—皮尔逊相关系数所遇到的程序开发问题。

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