您可以看一下scipy.stats:

from pydoc import help

from scipy.stats.stats import pearsonr

help(pearsonr)

>>>

Help on function pearsonr in module scipy.stats.stats:

pearsonr(x, y)

Calculates a Pearson correlation coefficient and the p-value for testing

non-correlation.

The Pearson correlation coefficient measures the linear relationship

between two datasets. Strictly speaking, Pearson's correlation requires

that each dataset be normally distributed. Like other correlation

coefficients, this one varies between -1 and +1 with 0 implying no

correlation. Correlations of -1 or +1 imply an exact linear

relationship. Positive correlations imply that as x increases, so does

y. Negative correlations imply that as x increases, y decreases.

The p-value roughly indicates the probability of an uncorrelated system

producing datasets that have a Pearson correlation at least as extreme

as the one computed from these datasets. The p-values are not entirely

reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.

Parameters

----------

x : 1D array

y : 1D array the same length as x

Returns

-------

(Pearson's correlation coefficient,

2-tailed p-value)

References

----------

http://www.statsoft.com/textbook/glosp.html#Pearson%20Correlation

python 相关性检验_在Python中计算Pearson相关性和重要性相关推荐

  1. python t检验_讲讲统计学中T检验的种类

    这一篇给大家介绍一下T检验的种类以及具体的Python实现代码.T检验是比较两个均值差异的,不同种类T检验的差别其实在于均值的计算差异. 1.单样本T检验 单样本T检验是用来检验一组样本的均值A与一个 ...

  2. python ks检验_在python scipy中实现Kolmogorov Smirnov检验

    您的数据是以mu = 0.07和sigma = 0.89生成的. 您正在使用平均值0和标准偏差1的正态分布来测试此数据. 零假设(H0)是您的数据是样本的分布等于标准正态分布,平均值为0,标准偏差为1 ...

  3. python稳健性检验_利用Python检验你的策略参数是否过拟合

    过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不 ...

  4. python 时间序列预测_使用Python进行动手时间序列预测

    python 时间序列预测 Time series analysis is the endeavor of extracting meaningful summary and statistical ...

  5. python 概率分布模型_使用python的概率模型进行公司估值

    python 概率分布模型 Note from Towards Data Science's editors: While we allow independent authors to publis ...

  6. python对象引用计数器_在Python中借助计数器对象对项目进行计数

    python对象引用计数器 前提 (The Premise) When we deal with data containers, such as tuples and lists, in Pytho ...

  7. python 斯皮尔曼相关系数_使用Python计算非参数的秩相关

    相关性是两个变量之间关联的度量. 当两个变量都有良好理解的高斯分布时,很容易计算和解释.而当我们不知道变量的分布时,我们必须使用非参数的秩相关(Rank Correlation,或称为等级相关)方法. ...

  8. python相关性分析_python实践统计学中的三大相关性系数,并绘制相关性分析的热力图...

    本文首发地址: https://yishuihancheng.blog.csdn.net/article/details/83547648 欢迎关注我的博客[Together_CZ],我是沂水寒城! ...

  9. python样本期望值_用 python 做 z 检验,t 检验

    文章目录 1. z 检验 2. t 检验 Python 中的假设检验一般用到 scipy 或 statsmodels 包,需要注意的是,这两个包里面各种检验的置信度都是 0.05. 1. z 检验 对 ...

最新文章

  1. 送给2020年高考的考生
  2. 固态硬盘与QLC闪存
  3. java之gui索引窗口_老白的JAVA课程14 GUI 窗口的设置
  4. 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现
  5. k8s 离线安装_阿里开源 k8s 事件通知服务
  6. 静物摄影用光技巧_详解摄影用光技巧,用好光线,拍出好照片。
  7. mysql 中varchar_MYSQL中VARCHAR和CHAR类型
  8. h5 ios 滚动到底部_分享iOS平台使用H5原生滚动的下拉刷新功能v1.0.0 [不推荐]
  9. 字典树实现_trie 字典树的实现方法
  10. Wireshark使用技巧详解
  11. 查找css,查找CSS样式
  12. tinyxml读xml文件
  13. Unity 数字跳动抽奖,且每次数字不重复!
  14. WinXP下搭建适合Nokia开发的J2ME环境
  15. 模糊PI控制的Simulink仿真(保姆级别)
  16. 崩溃中!我终于看明白了,什么是财富自由的底层逻辑!思维导图+笔记精华
  17. 在JAVA中如何求Decimal的相反数,如何求Decimal的负数
  18. Invalid bound statement (not found): com.zheng.mapper.UserMapper.login
  19. 如何安装linux安装光盘中的软件包
  20. cpu,寄存器,控制器,运算器

热门文章

  1. c语言编程加密和解密,请问有学长做过这个程序设计的吗?C语言写加密解密问题,跪求代码!...
  2. Redis 限流的 3 种方式
  3. Postman 最被低估的功能!
  4. 值得二刷的让MySQL性能“飞起来”的方法总结
  5. Java延迟加载的最佳实践应用示例!
  6. 10道棘手的Java面试题,看看你能答对几个?
  7. 尴尬!中科院国产编程语言“木兰”引争议:声称完全自主,实则换皮Python?...
  8. 轻量级嵌入式数据库H2的愉快玩耍之旅
  9. 一文学会Maven的版本发布
  10. python50种算法_收藏 | 一文洞悉Python必备50种算法(附解析)