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刚开始推导不会没关系，会应用就行，推导过程略，之后学习了后续知识，回过头来看就懂了
标度：数值
有序：优良差等
名义：男女，无顺序
改数据
看绝对值，绝对值大相关性越大
原始变量和典型变量的相关分析
典型变量的解释力
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2012年数学建模A题一等奖论文葡萄酒的评价文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-598132.html
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🔆 文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛 Pearson Spearman Kendall tua-b t检验(t-test)临界值表-t检验表.xls T检验代码： myTtest005.m 相关性分析及SPSS软件操作.pdf
注意：代码文件仅供参考，一定不要直接用于自己的数模论文中 国赛对于论文的查重要求非常严格，代码雷同也算作抄袭 如何修改代码避免查重的方法：https://www.bilibili.com/video/av59423231 //清风数学建模 连续数据、正态分布、线性关系三者同时满足优先用。 一般处理这种
相关性分析的关键是计算相关系数，在本节课中将会介绍两种常用的相关系数： 皮尔逊相关系数 （Pearson）和 斯皮尔曼相关系数 （Spearman）。 它们可以用来衡量两个变量间相关性的大小，对于不同类型的数据，我们要用不同的相关系数进行计算分析。 统计学概念 在学习这两
目录 前言 一、基本概念及二者适用范围比较 1、什么是相关性分析 2、什么是相关系数 3、适用范围比较 二、相关系数 1.皮尔逊相关系数（Pearson correlation） 1、线性检验 2、正态检验 3、求相关系数 2、斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation） 1、秩相关系数 2、使用条件 3、求相
一、 软件篇 编程 、MATLAB（物理建模）、python（数据分析）、R、其他（SPSS、Stata、Origin） 这里其实还有一个 Lingo 软件，不过我不推荐，有更好的替代方案，就是 Yalmip 工具箱+OPTI 工具箱+gurobi 求解器，Yalmip 是基于 matlab 的求解规划问题的高级建模语言，OPTI 提供众多 开源的规
选取2000-2017年x省碳排放量为训练集，2018-2022x省碳排放量作为测试集，以此来预测2023-2026年x省碳排放量。设置训练次数为 1000次，学习速率为0.2；对该训练集BP神经网络模型拟合后模型的训练样本、验 证样本和测试样本的均方误差分别是0.000012、0.0023、0.0042，整体的误
本讲我们将介绍两种最为常见的相关系数：皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可以用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数组满足的不同条件，我们要选择不同的相关性系数进行行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）。 总体和样本：
excel基本操作：ctrl+右，ctrl+左，ctrl+shift+下/右，ctrl+shift+空格 题目里有数据，给出描述性统计是比较好的习惯 excel描述性统计：数据-数据分析-描述统计 MATLAB要做散点图C62个 SPSS可以直接画出两两之间的散点图：图形-旧对话框-散点图-矩阵散点图-所有变量放入 不太明显的相关
一.前言 皮尔逊相关系数说白了就是一次函数中的斜率k，反应两个变量之间的关系，与斜率不同的地方在于其数值在1和-1之间，越接近于1，则说明两个变量之间是完全正向的线性关系；越接近于-1，说明两个变量之间是完全负向的线性关系。(本文是作者在学习清风的建模网课
内容：皮尔逊相关系数 一.概念：是一个和线性线关的相关性系数 1.协方差概念： 协方差受到量纲的影响因此需要剔除 2.相关性的误区 根据这个结论，我们在计算该系数之前需要确定是否为线性函数 二.相关性的计算 1.Matlab：只含相关性不含假设检验：下面第三大点讲解假设
