描述性统计
作者:互联网
皮尔逊相关系数
描述性统计
一、使用MATLAB进行描述性统计
二、使用SPSS进行描述性统计
1.SPSS破解版下载地址:
https://www.52pojie.cn/thread-1025101-1-1.html?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
2.导入数据
3.分析
选择你想要统计的指标,点击确定
得到描述性统计表格。
皮尔逊相关系数的计算
1.用SPSS生成散点图
图形-旧对话框-散点图/点图-矩阵散点图-定义-将变量全部移到右边-确定
生成如下散点图:
若从散点图中能够看到两个变量之间呈大概的线性关系,则计算其相关系数;否则判断其线性相关程度低。
2.用MATLAB计算相关系数
点击查看代码
clear;clc
load 'physical fitness test.mat' %文件名如果有空格隔开,那么需要加引号
% https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/corrcoef.html
%% 统计描述
MIN = min(Test); % 每一列的最小值
MAX = max(Test); % 每一列的最大值
MEAN = mean(Test); % 每一列的均值
MEDIAN = median(Test); %每一列的中位数
SKEWNESS = skewness(Test); %每一列的偏度
KURTOSIS = kurtosis(Test); %每一列的峰度
STD = std(Test); % 每一列的标准差
RESULT = [MIN;MAX;MEAN;MEDIAN;SKEWNESS;KURTOSIS;STD] %将这些统计量放到一个矩阵中表示
%% 计算各列之间的相关系数
% 在计算皮尔逊相关系数之前,一定要做出散点图来看两组变量之间是否有线性关系
% 这里使用Spss比较方便: 图形 - 旧对话框 - 散点图/点图 - 矩阵散点图
R = corrcoef(Test) % correlation coefficient
3.美化相关系数表
将得到的R复制到excel表格中,加上指标名
对皮尔逊相关系数进行假设检验
一、假设检验
点击查看代码
%% 假设检验部分
x = -4:0.1:4;
y = tpdf(x,28); %求t分布的概率密度值 28是自由度
figure(1)
plot(x,y,'-')
grid on % 在画出的图上加上网格线
hold on % 保留原来的图,以便继续在上面操作
一个:置信水平为90%水平上越显著地异于0
两个:置信水平为95%水平上越显著地异于0
三个:置信水平为99%水平上越显著地异于0
用SPSS标记置信水平的个数
分析-相关-双变量-所有指标移到右边
(双尾为双侧检验,单尾为单侧检验)
二、假设检验条件
数据服从正态分布。
标签:置信水平,相关系数,散点图,描述性,一列,Test,统计 来源: https://www.cnblogs.com/shenhongkong/p/15517722.html