相关分析

  • 相关(correlation):两个变量之间不精确、不稳定的变化关系。
  • 正相关(positive correlation):变化方向相同的两个变量之间的相关。
  • 负相关(negative correlation):变化方向相反的两个变量之间的相关。
  • 零相关(zero correlation):两个变量的变化方向没有一定的规律,表示两个变量之间没有相关。
  • 相关系数(correlation coefficient):一种特征量,用来描述两个变量之间相关的方向和密切程度。
  • 积差相关系数(Pearson product moment correlation coefficient):表示两个呈线性关系的正态连续变量之间的相关程度的特征量,它是协方差除以两个变量的标准差所得的值。
  • 协方差(covariance):两个变量离差乘积之和除以 n 所得之商,它是计算积差相关系数的基础。
  • 等级相关系数(rank correlation coefficient):表示顺序水平的变量之间的相关程度的特征量。
  • 斯皮尔曼等级相关系数(Spearman's rank correlation coefficient):用来表示两个顺序水平的变量之间的相关程度的等级相关系数。
  • 肯德尔和谐系数(或称肯德尔一致性系数,Kendall''s concordance coefficient):用来表示多个顺序水平的变量之间的相关程度的等级相关系数。常用于分析多个评定者对同一组个体进行等级评定的一致性程度,或同一个评定者对同一组个体进行多次等级评定的一致性程度。
  • 质量相关系数(correlation coefficient between a quality and a quantity variable):品质型变量(根据事物的某一属性划分不同质的种类)与数量型变量之间的相关系数。
  • 品质相关系数(correlation coefficient between two quality variables):品质型变量之间的相关系数。
  • 二列相关系数(biserial correlation coefficient):当两个变量都是正态连续变量,而其中一个变量被人为地划分为两个类别时,这两个变量之间的相关系数。
  • 点二列相关系数(point biserial correlation coefficient):一个正态连续性变量与另一个真正的二分称名变量(或双峰分布的变量)之间的相关程度。
  • 多列相关系数(multiserial correlation coefficient):当两个变量都是正态连续变量,而其中一个变量被人为地划分为多个(两个以上)类别时,这两个变量之间的相关系数。
  • 中相关系数(phi coefficient):两个二分变量之间的相关系数。
  • 复相关分析(multiple correlation analysis):研究两个以上变量之间相关的方法。
  • 复相关系数(multiple correlation coefficient):一个因变量与多个自变量之间的相关系数。
  • 偏相关系数(partial correlation coefficient):通过固定其他因素而计算出的某两个因素之间的相关系数,又称为净相关系数。
作者: 老齐
链接: http://math.itdiffer.com/chapter10.html
来源: 机器学习
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