协方差、相关系数(Pearson 相关系数)ImageContext: 📊

导读 在统计学中,协方差和相关系数是衡量两个变量之间关系的重要工具。协方差可以告诉我们两个变量是否倾向于一起变化,但它的值受变量尺度的影

在统计学中,协方差和相关系数是衡量两个变量之间关系的重要工具。协方差可以告诉我们两个变量是否倾向于一起变化,但它的值受变量尺度的影响。这时,Pearson 相关系数便登场了,它将协方差标准化,使其范围固定在-1到1之间,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,而0则表示没有线性关系。ImageContext: 🔍

皮尔森相关系数与协方差矩阵ImageContext: 💡

皮尔森相关系数是一种特殊形式的协方差,它是通过除以两个变量的标准差来标准化的。这使得我们可以比较不同量纲的数据之间的关系。另一方面,协方差矩阵是一个表格,用于展示一组变量两两之间的协方差。它不仅包含了每个变量与其他所有变量的协方差信息,还包含了每个变量自身的方差信息。因此,协方差矩阵对于理解多维数据集中的变量间关系非常有用。

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