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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

p值判断法:

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