Python相关性分析入门:常见系数与实战示例
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2024-12-18 10:52:45
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一文带您了解相关性分析:常见的相关系数及Python示例
相关分析也称为双变量分析,其主要目的是找出变量之间是否存在关系,并确定这种关系的大小和影响。相关性分析在数据分析中起着至关重要的作用。
它帮助我们深入理解数据之间的关系,并为更明智的决策提供基础。
通常我们用相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。
值得注意的是,相关性并不意味着因果关系。
相关性仅表明两个变量之间存在联系或关联,并不能解释为什么一个变量的变化会导致另一个变量的变化。
因此,在进行相关性分析时,必须同时考虑其他因素,避免误判。
接下来我们看一下皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数是由卡尔·皮尔逊(CarlPearson)根据弗朗西斯·高尔顿(FrancisGalton)在1880年代提出的类似但略有不同的想法发展而来,其数学公式由奥古斯特·巴菲(AugustBaffey)于1844年推导并发表。
该相关系数也称为“皮尔逊相关性r”。
Pearson相关系数取−1≤r≤1范围内的任何实数值。
下面是一个例子,我们对语文、数学、英语、物理、化学等科目的成绩单进行相关性分析,检查科目之间是否存在相关性。
通过皮尔逊相关系数等方法,我们将揭示学科成绩之间的相关程度。
相关系数矩阵表明,测试对象的评分之间普遍存在一定程度的正相关关系。
具体来说,学科成绩表中的学科之间一般存在一定的正相关关系,这意味着在某一学科中表现较好的学生也可能在其他学科中取得相对较好的成绩。
这种背景可以为教师和学生提供有价值的信息,帮助他们制定更有效的学习策略和安排,优化学科。
然而,值得注意的是,相关性并不等同于因果关系。
因此,在做出决定时,受试者表现之间的相关性可能会受到其他复杂因素的影响。
秩相关系数又称秩相关系数,反映两个随机变量变化趋势的方向和强度之间的相关性。
它是将两个随机变量的样本值按照数据大小的顺序排列,并用每个元素的样本值的排名代替实际数据而得到的统计量。
它是反映排名相关程度的统计分析指标。
常用的等级相关分析方法有Spearman等级相关系数和Kendall等级相关系数。
Spearman等级相关系数是等级相关的非参数度量。
它以英国统计学家查尔斯·斯皮尔曼(CharlesSpearman)的名字命名,通常记录为希腊字母“ρ”(rho)。
在我们讨论斯皮尔曼相关系数之前,我们必须首先了解皮尔逊相关系数。
Spearman相关性可以被视为Pearson相关性的非参数版本。
皮尔逊相关性是两个随机变量之间线性关系强度的统计度量,而斯皮尔曼相关性则检查两者之间单调关系的强度。
Kendalltau相关系数是用于衡量两个变量之间的层次关系的相关指数。
它不是根据数据的具体数值,而是根据数据的排名(排序)来计算相关性。
KendallTau相关系数常用于对有序分层数据进行相关分析。
相关性分析在数据分析中非常重要,但有一些重要的考虑因素我们必须考虑。
最重要的一点是:相关性并不意味着因果性。
两个变量之间的相关性仅表明它们之间存在联系或关联,但并不能证实一个变量的变化一定会引起另一个变量的变化。
因此,在进行相关性分析时,必须同时考虑其他因素,避免误判。
以下是生活和数据分析工作中的实际场景示例,以更好地理解这个概念。
现实生活中的例子:假设我们观察到城市中冰淇淋销售与游泳池使用之间存在正相关关系。
这意味着随着气温升高,冰淇淋销量和泳池使用量都会增加。
然而,我们不能简单地得出结论,冰淇淋销量的增加直接导致游泳池使用量的增加,或者游泳池使用量的增加导致冰淇淋销量的增加。
事实上,两者都可能只是天气炎热的结果,一种情况的变化不能被视为另一种情况变化的原因。
数据分析示例:在分析销售数据时,我们可以看到销售和广告投资之间存在正相关关系。
然而,仅从相关性并不能得出广告投资直接导致销售额增加的结论。
可能还有其他因素如产品质量、市场需求等也会影响销售。
因此,我们在决策时必须充分考虑这些因素,不能仅仅依赖相关性分析的结果。
虽然相关分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系,但也存在一些局限性,主要体现在以下几个方面:相关分析是数据分析中非常重要的一个环节。
它可以帮助我们理解数据之间的关系,它们为我们做出更好的决策提供了基础。
在实际应用中,我们需要根据具体问题选择合适的相关系数进行分析,并注意相关分析的局限性和相关注意事项。
python中is,isnot和(==,!=)的区别
在Python中,比较两个变量时,“is”和“not”与“==”和“!=”有本质上的不同。首先考虑两个变量指向的内存地址。
使用id()函数查看变量的内存地址。
如果两个变量引用不可变类型,例如字符串(`str`),则`is`和`not`相当于`==`和`!=`。
比较两个变量以查看它们是否在内存中存储相同的对象。
例如,对于两个字符串`a="hello"`和`b="hello"`,`a==b`和`aisb`在Python中都表示为同一个对象,因此它们返回`true'。
然而,当两个变量引用诸如列表(‘list’)或字典(‘dict’)等变量类型时,情况就不同了。
在这种情况下,“is”和“not”用于比较变量本身是否是同一个对象,“==”和“!=”用于比较两个对象是否具有相同的值。
例如,对于两个列表“c=[1,2,3]”和“d=[1,2,3]”,“c==d”将返回“true”,表明它们是值。
它们是相同的,但是'cisd'返回'false',表明它们不是同一件事。
因此,在Python中使用比较运算符时,要根据变量的类型选择合适的方法。
不可变类型的比较可以使用“==”和“!=”,而可变类型的比较必须使用“is”和“not”。
了解这些运算符的用法将帮助您更有效地编写Python代码。
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