统计学习--三种常见的相关系数
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发布时间：2024-09-29 00:19
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时间：2024-10-01 05:32
统计学习中，三种常见的相关系数提供了不同情况下度量变量间关联的方式。首先，Pearson积差相关系数（r）适用于度量线性关系，取值范围在-1到1，常用于正态分布的数据，对离群值敏感。其次，Spearman秩相关系数（ρ）非参数，适用于等级资料，对离群值影响小，尤其在数据分布未知时，是更稳健的选择。Kendall秩相关系数（τ）则针对有序分类变量，通过和谐和不和谐观察值对比衡量关联，适用于检查变量间的等级相关性。每种系数都有其适用场景和对离群值的敏感性差异，理解这些特点有助于正确选择和解释相关性分析结果。此外，对于无序分类变量，可以通过卡方检验进行统计推断，检验概率分布一致性等多方面问题。
