pearson相关系数多少合适,相关系数多大才算有相关性

相关系数中度相关 2024-01-05 10:45 749 墨鱼

相关系数中度相关

pearson相关系数多少合适,相关系数多大才算有相关性

皮尔逊相关系数变化从-1到+1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。

皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ,是一种线性相关系数。皮尔森相通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关

∩０∩ 0.3≤|r|<0.5,可认为两变量低度相关；|r|<0.3,可认为两变量基本不相关。2)也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8,可认为两变量高度相关；0.4pearson是一个介于-1和1之间的值，用来描述两组线性的数据一同变化移动的趋势。当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1; 当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间

##计算相关矩阵，以变量间pearson 相关系数为例#对称相关矩阵cor_pearson <- cor(mtcars, method = 'pearson')cor_pearson #非对称相关矩阵x <- c('mpg', 'cyl', 'disp', 'hp')y

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