相关性分析（清风数学建模）
作者：互联网
一、皮尔逊person相关系数
（一）、概念
皮尔逊相关系数可以看作为X和Y标准化后的协方差
（二）、使用条件
1.两个变量线性相关
（三）、易错点
1. 非线性相关也会导致线性相关系数很大
2. 离群点对相关系数的影响很大
3. 如果两个变量的相关系数很大也不能说明二者相关（可能是受到了异常值的影响）
4. 相关系数计算结果为0，只能说不是线性相关，但说不定会有更复杂的相关关系（非线性关系）
（四）、总结
1. 如果两个变量本身就是线性的关系，那么皮尔逊相关系数绝对值大的就是相关性强，小的就是相关性弱。
2. 在不确定两个变量是什么关系的情况下，即时算出皮尔逊相关系数，发现很大，也不能说明那两个变量线性相关，甚至不能说明它们相关，一定要画出散点图来观察。
（五）、对皮尔逊相关系数进行假设检验
（六）、对皮尔逊相关系数进行假设检验的条件
（七）、如何检验数据是否是正态分布？
1.正态分布JB检验
2.Shapiro-wilk夏皮洛-威尔克（3<=n<=50）
3Q-Q图(n较大)
二、斯皮尔曼spearman等级相关系数
三、两个相关系数的比较
标签：清风,两个,变量,相关系数,建模,皮尔逊,线性相关,相关性 来源： https://blog.csdn.net/qq_52268805/article/details/122839129