目录 1.总体的皮尔逊相关系数 2.样本的皮尔逊相关系数 3.对于皮尔逊相关系数的认识 4.描述性统计以及corr函数 ​编辑 5.数据导入实际操作 6.引入假设性检验 6.1简单认识 6.2具体步骤 7.p值判断法 8.检验正态分布 8.1jb检验 8.2威尔克检验：针对于p值进行检验 9.两个求解方法的总结 1.总体的皮尔逊相关系数 我们首先要知道这个

适用平台：Matlab2020及以上 相关性分析是一种统计方法，用于衡量两个或多个变量之间的关系程度。通过相关性分析，我们可以了解变量之间的相互关系、依赖性，以及它们是如何随着彼此的变化而变化的。相关性分析通常包括计算相关系数或其他衡量关联度的指标。 ①量化特征之间的关联程度：通过相关系数的值，我们可以判断它们的关系是强烈的、中等还是弱。 ②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们

contents 1. 引言 2. 什么是斯皮尔曼相关系数基本原理计算方法值的范围和解释应用场景 3. python应用案例案例：阅读习惯与写作技能评分的相关性分析数据构造Python代码 结果解释 1. 引言 让我用一个简单的方式来解释斯皮尔曼相关系数的计算方法。 想象你和你的朋友们在玩一个游戏，比如赛跑。在比赛结束后，每个人都根据跑得快慢得到一个排名，跑得最快的

斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式：   计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X’, Y’），（X’, Y’）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数