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想做两列数据之间的相关性分析，如何进行
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有一个矩阵iXj列，要从第2列到第J列数据与第一列进行相关分析。计算出相关分析的相关系数和统计显著性的P值。如何进行？
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:) :lol :hug: :victory: :kiss: :handshake :call: :( :Q :loveliness:
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:$ :$ :$ :$ :$ ;P :funk: :funk:
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相关系数的P值是什么？
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就是统计学中的P啊
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做个归一化，画个图应该就可以了
如果向高级点，就灰色关联，支持向量机的相关系数
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可以直接调用matlab里的函数。
conv(x，y)，具体用法看帮助。
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【求助】两组数据有相关性，怎么来进行描述？
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这个帖子发布于6年零138天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
如题： A：1.3、
3.7、 4.6、
5.9、 7.3、
11.1B随着A的升高而升高，两者的相关性用什么来分析？Pearson相关分析吗？如果进行统计分析，应该画出图线来吗？还是有其他表达方式？例如如何将其统计方式及结果描述在论文中？谢谢好心战友的回答。
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Pearson相关分析------如符合其应用条件，可考虑。应该画出图线来吗？------随你。
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数据应该一一对应
如果满足双变量正太分布
可以用积差相关系数
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SCATTER DIAGRAMVariable Y
: bVariable X
: aSample size = 6r
P=0.000295% CI
= 0.8847 to 0.9987
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关于丁香园相关分析，两个变量之间密切程度的一种常见统计分析方法，能够简单有效说明两变量间存在什么关系，这些关系的常见描述语句有：线性相关、正相关、负相关等。【数据集说明】某公司员工的基本情况，数据集含3列，分别为：性别、年龄、工资，现在希望了解员工年龄和工资水平之间的关系（企业人事部门的读者可关心一下）。【SPSS相关分析过程】1、菜单操作：分析、相关、双变量2、结果相关分析的原假设是两两之间不相关，现在sig=0.002，原假设不可能发生，即得出年龄与工资水平有极显著的相关关系，且随着年龄的增加，工资会逐渐下降，老无所养吧。这个结论苍白无力，即使不用统计分析，看看身边的人其实也能想差不多明白。3、再提高一步在探索性数据分析阶段，分组对比分析非常重要，在分组变量的细分之下，往往能够发现意想不到的结论。我们讨论一下不同性别的员工，其年龄和工资的关系，男女在这方面有区别吗？（1）首先用性别变量将数据集拆分为男女两部分：数据，拆分文件（2）继续进行相关分析步骤，结果如下：可见，实际上是女性的年龄与工资水平有着极显著的负相关关系，而男性却不存在这样的关系，在实际工作生活当中，这个结论也基本符合实际。【相关分析可视化效果】表不如图，最能体现相关关系的图是散点图。通过散点图，可以在相关分析之前对两者之间的关系做一个相对比较直观的判断，如果得到相关分析的验证，效果更佳。总结语：1、相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析，探究变量间关系及性质，其结果在于指导下一步采取何种方法，是数据挖掘之前的基础工作；2、两两之间有相关关系，但不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系，反过来，两两之间存在因果关系，那么两者之间必然相关；3、相关分析之前，有必要搞清楚变量的类型，根据具体类型选择合适的相关系数。Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是尺度数据，并且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况，还有说法认为其样本量应大于30，可供参考，在这些条件之外的，考虑选择spearman系数或者kendall系数。4、分组对比分析是发现问题的好方法；5、散点图是相关分析的最直接有效的可视化方法『数据科学』深度|触点|专注|分享联系E-mail：datagenius@qq.com欢迎合作交流?勾搭|微信号：sccpda既谈数据
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数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。锄禾日当午，不如coding苦；对着C++，一调一下午。
都说程序猿是一群苦逼的存在，工作做不完，熬夜熬不够，对象找不着……
都是泪，说不下去了，让小编带大家来看看老是加班的程序猿睡眠状况如何。如某类产品型号为“ABC-1245”，产品型号均有固定前缀“ABC-”。
大量录入时，可设置单元格免去固定前缀输入。你抱怨生活不如意的同时却没付诸行动去改变，你想获得更多的优待和报偿，凭什么？
几个十分要好的同事吃完饭聊天，本来很开心。
突然有人问：“诶，你工资多少？”
“额……14K……”因为我是一个程序员，所以在最初学习R的时候，当成“又一门编程语言”来学习，但是怎么学都觉得别扭。现在我的看法倾向于，R不是一种通用型的编程语言，而是一种统计领域的软件工具。因此，不能用通用型编程的思维来设计R代码。农历年后，又迎来跳槽旺季，很多候选人也开始看机会，但不是每个候选人都擅长求职，渴望找到合适的机会、薪资和职业发展空间，怎样才能成功的拿到理想的offer，应该是每个候选人的目标。“Robert Chang回顾两年来的心路历程，样本量N=1。”本文案例数据精选自卢纹岱老师《SPSS for windows 统计分析》一书，采用SPSS和Excel两个工具相结合的方法，对书中提及的SPSS主成分分析给出一般操作流程，介绍主成分分析在市场研究中的应用。在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个跳板，学习更多的数据挖掘知识。不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？DataScientists为您精选：
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