python多变量相关性分析_多变量相关性分析（⼀个因变量与 多个⾃变量）
⽬录：前⾔
偏相关或复相关
意义与⽤途
分析⽅法：
2、 复相关分析
3、 决定系数
⼩结
⼀、前⾔：
继上⼀篇⽂章，继续探讨相关性分析，这次不再是两个变量，⽽是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。
没读过上篇⽂章请先仔细阅读再过来，因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong：相关性分析(两变量)z huanlan.zhihu
最小的一位数是几⼆、偏相关或复相关
简单相关：研究两变量之间的关系
偏相关或复相关：研究三个或者以上变量与的关系
在这⾥仍然是选择最简单的线性相关来解释：
三、意义与⽤途：
有些情况下，我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系，并不想拟合建⽴它们的回归模型，也不需要区分⾃变量和因变量，这时可⽤相关性分析。
四、分析⽅法：
1、样本相关阵
设
的样本，其中每个样本
有
分别计算两两样本之间的简单相关系数
由于每个变量跟⾃⼰的相关系数就是
其中，
例⼦：
> X <- read.table("clipboard", header = T)
> cor(X) # 相关系数矩阵
y x1 x2 x3 x4
y 1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619
x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066
x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297
x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820
x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000
再看看矩阵散点图：
> pairs(X, ...) # 多元数据散点图
相关系数检验：
> install.package('psych') # 先安装⼀个'psych'的包
> library(psych)
> st(X)
st(x = yX)
Correlation matrix
y x1 x2 x3 x4
y 1.00 0.99 1.00 0.99 0.70
x1 0.99 1.00 0.99 0.99 0.78
x2 1.00 0.99 1.00 0.99 0.72
x3 0.99 0.99 0.99 1.00 0.71
x4 0.70 0.78 0.72 0.71 1.00
Sample Size
[1] 31
Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.) y x1 x2 x3 x4
y 0 0 0 0 0
x1 0 0 0 0 0
x2 0 0 0 0 0
x3 0 0 0 0 0专利法
x4 0 0 0 0 0
To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option 上⾯矩阵是相关系数的
可以看出
相关系数
2、复相关分析
实际分析中，⼀个变量(
所谓复相关，就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系，
度量复相关程度的指标是复相关系数
多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算，只能通过间接测算
复相关系数的计算：
设因变量
公安机关办理刑事案件程序规定2013
对
《保安服务管理条例》
副乳腺
复相关系数常⽤于多元线性回归分析中，我们希望知道因变量与⼀组⾃变量之间的相关程度，即复相关，复相关系数反映了⼀个变量与另⼀组变量的密切程度。
假设检验：
与多元回归的⽅差分析⼀样，所以我留在下篇⽂章阐述回归分析与⽅差分析的时候会继续详细说明
综上：
软件设计模式论文⾄于
就由下篇⽂章阐述回归分析的时候会详细说明。TzeSing Kong：线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型
zhuanlan.zhihu
3、决定系数
在复相关系数中，根号⾥⾯的⽐值
其实说明了回归平⽅和与总离差平⽅和的⽐值，反应了回归贡献的百分⽐
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议