Làm thế nào để bạn tìm thấy mối tương quan giữa hai danh sách trong python?

Đây có phải là những gì bạn đang cố gắng làm?

library[purrr]
V1  
#> [[2]]
#> [1] -0.04686047
#> 
#> [[3]]
#> [1] -0.09022814
#> 
#> [[4]]
#> [1] -0.1934669
#> 
#> [[5]]
#> [1] 0.4059379

#Confirm  two cases manually
cor[V1[[1]], V2[[1]]]
#> [1] 0.3245963
cor[V1[[5]], V2[[5]]]
#> [1] 0.4059379

Được tạo vào ngày 30-11-2021 bởi gói reprex [v2. 0. 1]

Tham khảo chuỗi tài liệu convolve. Lưu ý rằng mặc định là 'hợp lệ', không giống như convolve, sử dụng 'đầy đủ'

old_behavior đã bị xóa trong NumPy 1. 10. Nếu bạn cần hành vi cũ, hãy sử dụng multiarray. tương quan

Mối tương quan chéo rời rạc của a và v

Xem thêm

Tích chập tuyến tính, rời rạc của hai chuỗi một chiều

Phiên bản cũ, không liên hợp, tương quan

sử dụng FFT có hiệu suất vượt trội trên các mảng lớn

ghi chú

Định nghĩa tương quan trên không phải là duy nhất và đôi khi tương quan có thể được định nghĩa khác. Một định nghĩa phổ biến khác là

\[c'_k = \sum_n a_{n} \cdot \overline{v_{n+k}}\]

có liên quan đến \[c_k\] của \[c'_k = c_{ . .

numpy.correlate có thể hoạt động chậm trong các mảng lớn [i. e. n = 1e5] bởi vì nó không sử dụng FFT để tính tích chập;

Python – Kiểm tra tương quan Pearson giữa hai biến

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Thích bài viết

• Cập nhật lần cuối. 15 tháng 9 năm 2021

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Kiểm tra tương quan là gì? .
The strength of the association between two variables is known as correlation test. 
Ví dụ, nếu chúng ta muốn biết liệu có mối quan hệ giữa chiều cao của cha và con trai hay không, một hệ số tương quan có thể được tính toán để trả lời câu hỏi này.
Để biết thêm về mối tương quan, vui lòng tham khảo điều này.
Các phương pháp phân tích tương quan.
 

• Tương quan tham số. Nó đo lường sự phụ thuộc tuyến tính giữa hai biến [x và y] được gọi là phép thử tương quan tham số vì nó phụ thuộc vào sự phân bố của dữ liệu
• Tương quan phi tham số. Kendall[tau] và Spearman[rho], là các hệ số tương quan dựa trên thứ hạng, được gọi là tương quan phi tham số

Ghi chú. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là phương pháp tương quan tham số.
Công thức tương quan Pearson.
 

x và y là hai vectơ có độ dài n 
m, x và m, y tương ứng với trung bình của x và y.

Ghi chú.
 

• r nhận giá trị giữa -1 [tương quan âm] và 1 [tương quan dương]
• r = 0 có nghĩa là không có tương quan
• Không thể áp dụng cho các biến thứ tự
• Kích thước mẫu phải vừa phải [20-30] để ước tính tốt
• Các ngoại lệ có thể dẫn đến các giá trị sai lệch có nghĩa là không mạnh mẽ với các ngoại lệ

Để tính tương quan Pearson trong Python – có thể sử dụng hàmpeasonr[].
Hàm Python 
 

Cú pháp.
pearsonr[x, y]
Tham số.
x, y. Các vectơ số có cùng độ dài 
 

Dữ liệu. Tải xuống tệp csv tại đây.
Mã. Mã Python để tìm tương quan lêson 
 

Python3

# Import those libraries

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

# Import those libraries4

# Import those libraries5# Import those libraries0 # Import those libraries7_______98# Import those libraries9

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

________ 106 ________ 90 ________ 108

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Pearson correlation is: -0.878

Đầu ra.
 

Pearson correlation is: -0.878

Tương quan Pearson cho Dữ liệu của Anscombe.
Dữ liệu của Anscombe, còn được gọi là bộ tứ của Anscombe bao gồm bốn bộ dữ liệu có các thuộc tính thống kê đơn giản gần như giống hệt nhau, nhưng có vẻ rất khác nhau khi được vẽ biểu đồ. Mỗi bộ dữ liệu bao gồm mười một điểm [x, y]. Chúng được xây dựng vào năm 1973 bởi nhà thống kê Francis Anscombe để chứng minh cả tầm quan trọng của dữ liệu đồ thị trước khi phân tích nó và ảnh hưởng của các ngoại lệ đối với các thuộc tính thống kê.
4 bộ 11 điểm dữ liệu đó được cung cấp tại đây. Vui lòng tải xuống tệp csv tại đây.
Khi chúng ta vẽ các điểm đó, nó trông như thế này. Tôi đang xem xét 3 bộ 11 điểm dữ liệu tại đây.
 

Giải thích ngắn gọn sơ đồ trên.
Vì vậy, nếu chúng ta áp dụng hệ số tương quan của Pearson cho mỗi tập dữ liệu này, chúng ta sẽ thấy rằng nó gần như giống hệt nhau, thì việc bạn thực sự áp dụng vào tập dữ liệu đầu tiên [trên cùng bên trái] hay thứ hai cũng không thành vấn đề .
Vì vậy, điều dường như chỉ ra là nếu chúng ta áp dụng hệ số tương quan Pearson và chúng ta thấy hệ số tương quan cao gần bằng một trong trường hợp tập dữ liệu đầu tiên [trên cùng bên trái] này. Điểm mấu chốt ở đây là chúng ta không thể kết luận ngay rằng nếu hệ số tương quan Pearson sẽ cao thì giữa chúng có mối quan hệ tuyến tính, ví dụ trong tập dữ liệu thứ hai [trên cùng bên phải] đây là mối quan hệ phi tuyến tính và .
 

Ghi chú cá nhân của tôi arrow_drop_up

Tiết kiệm

Vui lòng Đăng nhập để nhận xét.

Tương quan được tính bằng Python như thế nào?

Làm thế nào để tính toán mối tương quan giữa hai biến trong gấu trúc?