数学建模之相关性分析1

描述性统计

一，计算各个变量的最大值，最小值，均值，方差，偏度，峰度等统计量

使用工具：SPSS

步骤一：将数据导入SPSS

步骤二：点击分析-描述统计-描述-导入各个变量-点击选项并勾选统计量

样图：

计算皮尔逊相关系数

重点！！！

1，皮尔逊相关系数的作用：衡量两个变量之间的相关性的大小！！

2，皮尔逊相关系数的误区如图：

二，绘制各个变量之间的散点图

使用工具：SPSS

步骤一：点击图形旧对话框 ‐ 散点图/点图 ‐ 矩阵散点图

样图：

三，观察具有线性相关性的变量，并计算皮尔逊系数

使用工具：Matlab

步骤一：修改数据文件的格式为mat或m文件。

步骤二：加载数据到Matlab

步骤三：使用corrcoef函数计算出相关系数矩阵R，R = corrcoef(Test);

样图：

四，将相关系数矩阵导出并美化

使用工具：Excel

步骤一：在开始‐格式中调整每个单元格的格式为正方形

步骤二：在对齐方式中设置两个居中

步骤三：选中相关系数表，开始‐条件格式‐色阶‐选中红‐白‐蓝

步骤四：选中相关系数表，选择条件格式‐管理规则‐编辑规则

样图：

皮尔逊相关系数的显著性假设检验

一，皮尔逊相关系数假设检验的条件

条件一：实验数据成对来自于正态分布的总体

条件二：实验数据不能差距过大

条件三：每组样本之间是独立抽样

二，针对样本数据进行正态检验

1，正态分布JB检验（大样本，n>30）

使用软件：Matlab

步骤一：计算随机变量的偏度和峰度

步骤二：JB检验的语法：[h,p] = jbtest(x,alpha)

当输出h等于1时，表示拒绝原假设；h等于0则代表不能拒绝原假设。

alpha就是显著性水平，一般取0.05，此时置信水平为1‐0.05=0.95

x就是我们要检验的随机变量，注意这里的x只能是向量。

步骤三：写循环，依次检验各个随机变量

2，正态分布Shapiro‐wilk夏皮洛‐威尔克检验（小样本，0

使用软件：SPSS

步骤如下图：

3，通过绘制QQ图，进行随机变量的正态性检验

使用软件：Matlab

步骤一：

图形解释：只需观察Q‐Q图上的点，是否近似地在一条直线附近！（大样本）

三，当样本数据满足正态分布，则进行皮尔逊相关系数检验

使用软件：Matlab

步骤一：提出原假设和备择假设

步骤二：在原假设成立前提下，构建统计量及其分布

步骤三：根据统计量，计算检验值

步骤四：计算P值

步骤五：判断P值和显著性水平α

注意：0.5、0.5* 、0.5**、0.5***的含义为显著性标记

注意：步骤四和步骤五可用下图代码代替

样图展示：

后续还有各种模型的操作和总结！建模软件采用matlab，Stata，SPSS！大量截图来自于清风老师的手稿和讲义。后续不定期更新。

数学建模之相关性分析1相关推荐

数学建模之相关性分析2
斯皮尔曼spearman相关系数一,计算斯皮尔曼相关系数步骤一: 步骤二: 二,通过matlab计算各个变量之间的斯皮尔曼相关系数如果是矩阵,计算则如下图所示三,斯皮尔曼相关系数的假设检验方 ...
通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析
优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题,求解优化问题的一般做法是:建立模型.编写算法.求解计算.常见的问题类型有线性规划.非线性规划.混合整数规划.混合整数非线性规划.二次规划等,优化算法包括人工 ...
基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析实践
优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题,求解优化问题的一般做法是:建立模型.编写算法.求解计算.常见的问题类型有线性规划.非线性规划.混合整数规划.混合整数非线性规划.二次规划等,优化算法包括人工 ...
一文数学数模-相关性分析(二)斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码
前言相关性分析算是很多算法以及建模的基础知识之一了,十分经典.关于许多特征关联关系以及相关趋势都可以利用相关性分析计算表达.其中常见的相关性系数就有三种:person相关系数,spearman相关系 ...
2023年美国大学生数学建模时间、分析及算法代码
美国大学生数学建模--干货 2023年美赛比赛日期和时间赛题类型算法代码美赛常见数模问题分类问题判别分析: 聚类分析: 神经网络分类: 优化问题线性规划: 非线性规划: 整数规划: 动态规 ...
数学建模：相关性分析学习——皮尔逊（pearson）相关系数与斯皮尔曼（spearman）相关系数
目录前言一.基本概念及二者适用范围比较 1.什么是相关性分析 2.什么是相关系数 3.适用范围比较二.相关系数 1.皮尔逊相关系数(Pearson correlation) 1.线性检验 2.正 ...
【数学建模】层次分析法AHP（评价与决策）
文章目录一.算法介绍二.适用问题三.算法总结 1. 步骤 2. 如何构建层次结构模型 3. 如何构建成对比较矩阵 4. 如何进行一致性检验四.应用场景举例(旅游问题) 1. 建模 2. 构造成 ...
病毒传播数学建模matlab分析,数学建模MATLAB之分析法（一）
[toc] 本篇分别有主成分分析,层次分析,聚类分析,因子分析的简单介绍以及在MATLAB(2018a)上使用的简单介绍 ( 附源码 ) 主成分分析主成分分析-百度百科简单讲:主成分分析就是取出几 ...
数学建模之层次分析法AHP
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)这是一种定性和定量相结合的.系统的.层次化的分析方法.这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质.影响因素及其内在关系等进行深入 ...
数学建模之灵敏度分析
在数学建模的评价类问题中,灵敏度分析是一个重量级的评价方法,尤其是针对规划问题,是一定要在建模后对模型进行灵敏度分析的,用来检验模型的稳定性. 通过阅读历年美赛的O奖论文可以发现,大部分文章最后都会进 ...

数学建模之相关性分析1

数学建模之相关性分析1相关推荐

最新文章

热门文章