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一、步骤
查表找临界值
二、更好的方法
三、使用条件
作图可以使用spss
这个图对不对还不好说，因为还没进行正态分布的验证
四、正态分布验证
（1）JB检验
所以之前的数据的那个表是错的，因为不满足正态分布
（2）Shapiro-wilk检验
看最后一列，为p值，由此观之，不符合原假设
（3）QQ图
因此，小样本不要用文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-802759.html
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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
本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：5.1 对数据进行描述性统计以及皮尔逊相关系数的计算方法_哔哩哔哩_bilibili 注：直接先看 （ 三、两个相关系数系数的比较 ） 部分！！！ 目录 编辑 一、数据的描述性统计分析 二、
一、看两者是否算相关要看两方面：显著水平以及相关系数 （1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；如果小于0.01就更显著；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要
代码如下; 调用： 效果：
![[皮尔逊相关系数corrwith]使用案例：电影推荐系统](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/497321-1.png)
协同过滤算法用于发现用户与物品之间的相关性，主要有两种：基于用户的和基于物品的。 基于用户： 用户1购买了物品A、B、C、D，并给了好评；而用户2也买了A、B、C，那么认为用户1和用户2是同类型用户，也可以把D推荐给用户2。 基于物品： 物品A和物品B都被用户1、2、
皮尔逊相关系数，常用于度量两个变量X和Y之间的相关性（线性相关）。本文通过介绍其 概念定义、数学公式 ，进而引出其 适用场合 ，并基于 MATLAB和C语言 对皮尔逊相关系数分别进行了 代码实现 。 在统计学中， 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient） ，又称皮尔逊积
由于是自我练习的笔记，所以这里先通过Pandas随机生成一部分时序数据，然后再调用corr()函数来计算皮尔逊相关系数，并把计算结果先展示输出出来，最后通过热力图的方式把计算结果展现出来。 下面是开发的具体过程： 1、首先导入需要的算法包 2、生成数据（
（1）衡量事物之间或称变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程。 （2）比如家庭收入和支出、一个人所受教育程度与其收入、子女身高和父母身高的相关性。 （1）衡量变量之间相关程度的一个量值。 （2)相关系数r的数值范围是在-1到+1之间。 （
一个随机变量，的值的变化程度可以用方差计算： ；其中 是期望。 另外一种等价表达式： 其中为均值，N为总体例数 我们举个例子： 服从均一分布，取值为0.1，0.2，0.3，0.4，0.5 ，每种值的概率是20%，可算出期望是0.3，那么方差就是： 标准差是方差的平方根，随机
计算亲和力矩阵，一般按照以下步骤进行： 导入数据：加载单细胞RNA测序数据集。 数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如 基因过滤 、 归一化 等。 计算亲和力：使用合适的算法（例如， 欧几里德距离 、 Pearson相关系数 或其他距离/相似度度量）计算样本之间的
