主要是：
2、分類變數vs分類變數：卡方檢驗
3、連續變數vs多分類變數：f檢驗
4、連續變數vs二分類變數：若連續變數滿足正態分佈，則用t檢驗，否則應用曼-惠特尼u檢驗
主要的python指令碼如下：
from sklearn.feature_selection import selectkbest,chi2
from scipy import stats
from scipy.stats import ttest_ind, levene
def corr_continue_continue(series_1,series_2):
corr = pearsonr(series_1,series_2)[1]
return corr
def corr_cate_cate(series_1,series_2):
series_1 = np.array(series_1).reshape(-1,1)
model1 = selectkbest(chi2, k=1)
model1.fit_transform(series_1, series_2)
corr = model1.scores_[0]
p_value = model1.pvalues_[0]
return corr,p_value
def corr_continue_multicate(fenlei_series_1,lianxu_series_2):
f,p = stats.f_oneway(fenlei_series_1,lianxu_series_2)
return f,p
def normal_test(series):
u = series.mean()
std = series.std()
statistic,pvalue = stats.kstest(series,'norm',(u,std))
return statistic,pvalue
def corr_continue_twocate(data,fenlei_var,lianxu_var):
fenlei = list(set(data[fenlei_var]))
series_1 = data[lianxu_var][data[fenlei_var]==fenlei[0]]
series_2 = data[lianxu_var][data[fenlei_var]==fenlei[1]]
stats_1,pvalue_1 = normal_test(series_1)
stats_2,pvalue_2 = normal_test(series_2)
if pvalue_1 < 0.05 or pvalue_2 < 0.05:
t_value,p_value = stats.mannwhitneyu(series_1,series_2,alternative='two-sided')
else:
_,levene_p_value = levene(series_1,series_2)
if levene_p_value>0.05:
t_value,p_value = ttest_ind(series_1,series_2)
else:
t_value,p_value = ttest_ind(series_1,series_2,equal_var=false)
return t_value,p_value,pvalue_1,pvalue_2
基於R進行相關性分析
一 相關性矩陣計算 1 載入資料 data read.csv 231 6057 2016 04 05 zx wd 2.csv header false 說明 csv格式的資料，header false 表示沒有標題，即資料從第一行開始。2 檢視匯入資料的前幾行，3 刪除資料的7，8列，都是0 4 計...
統計 相關性與自相關性
相關係數度量指的是兩個不同事件彼此之間的相互影響程度 而自相關係數度量的是同一事件在兩個不同時期之間的相關程度，形象的講就是度量自己過去的行為對自己現在的影響。自相關，也稱 序列相關。是乙個訊號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。它是找出重...
統計獨立性和統計相關性
在隨機訊號分析中，不相關 正交 統計獨立等是非常重要的，這裡進一步討論各自的嚴格概念和相互關係。當兩個隨機過程保持統計獨立時，它們必然是不相關的，但反過來則不一定成立，即不相關的兩個隨機過程不一定能保持統計獨立，唯有在高斯隨機過程中才是例外。這就是說，從統計角度看，保持統計獨立的條件要比不相關還要嚴...