【回归分析】[1]--协方差与相关系数 - WMN7Q
【回归分析】[1]–协方差与相关系数
回归分析的第一讲，关于协方差与相关系数。
（有些文字推到部分用图片的形式给出）—打公式好麻烦
关于最后一点：当相关系数为0时，x与y可能存在别的关系，这里举一个例子
y == 50 – x^2
去这些点，计算相关系数（使用SPSS）
可以看到 Beta = 0，及相关系数为0，但是x与y有二次关系。
mma的代码为
f[x_] := 50 - x^2;
a = Table[{i, f[i]}, {i, -7, 7}];
b = Table[f[i], {i, -7, 7}];
c = Table[i, {i, -7, 7}];
Correlation[b, c]
得到结果
可以看到计算的结果也是0
还有一个例子，可以看我以前的mma数据处理，链接：安斯库母四重奏
下面来看一个例子
{{1, 23}, {2, 29}, {3, 49}, {4, 64}, {4, 74}, {5, 87}, {6, 96}, {6,
97}, {7, 109}, {8, 119}, {9, 149}, {9, 145}, {10, 154}, {10, 166}}
上面是数据点
1.首先使用SPSS
画出图像
计算相关系数
可以看到相关系数为 0.994
2.使用mma来计算
可以看到计算结果是一样的
再使用下面的公式来计算一下
可以看到计算结果是一样的。
上面是关于协方差与相关系数的一些。下面列出在mma里用到的函数
*********************
协方差 (Cov)
Covariance[d1, d2]
其中 d1,d2为两组数据,可以看到函数前三个字母就是缩写
相关系数 (Corr)
Correlation[d1, d2]
基本用法同上，具体可查看帮助
*********************
以上，所有
2016/9/20
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