数据分析中相关性分析相关的概念

期望：是描述一组数据的中心倾向的一个指标之一。（均值，求平均数）方差：是描述一组数据的离散程度的指标，标准差即方差的开方。协方差：是用来衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。相关系数：一般可以使用相关系数来衡量两组数据的相关性，相关系数的取值范围为[-1,1]，-1表示完全负相关，+1表示完全正相关。相关性系数：1）pearson 线性相关关系（符合正态分布的数据）2）Spearman 秩相关字数（有序连续变量）3）Kendall 等级相关系数（有序分类变量）4）Sparcc 成分相关系数皮尔逊系数/斯皮尔曼系数：衡量2个变量之间的线性相关性。.00-.19 “very weak”.20-.39 “weak”.40-.59 “moderate”.60-.79 “strong”.80-1.0 “very strong”

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