python求解系数是啥

1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)

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皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关)

(1)公式

皮尔森相关性系数的值等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX, σY)。

(2)数据要求

a.正态分布

它是协方差与标准差的比值，并且在求皮尔森相关性系数以后，通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验，而t检验是基于数据呈正态分布的假设的。

b.实验数据之间的差距不能太大

比如：研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性，如果人突发心脏病，心跳为0(或者过快与过慢)，那这时候我们会测到一个偏离正常值的心跳，如果我们把这个值也放进去进行相关性分析，它的存在会大大干扰计算的结果的。

(3)实例代码

import pandas as pd

import numpy as np

#原始数据

X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Y1=pd.Series([0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5])

X1.mean() #平均值# 3.5

Y1.mean() #2.4

X1.var() #方差#3.5

Y1.var() #2.9760000000000004

X1.std() #标准差不能为0# 1.8708286933869707

Y1.std() #标准差不能为0#1.725108692227826

X1.cov(Y1) #协方差#3.0600000000000005

X1.corr(Y1,method="pearson") #皮尔森相关性系数 #0.948136664010285

X1.cov(Y1)/(X1.std()*Y1.std()) #皮尔森相关性系数 # 0.948136664010285

2. spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数)

斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解

(1)公式

首先对两个变量(X, Y)的数据进行排序，然后记下排序以后的位置(X’, Y’)，(X’, Y’)的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数，最后带入公式就可求解结果。

(2)数据要求

因为是定序，所以我们不用管X和Y这两个变量具体的值到底差了多少，只需要算一下它们每个值所处的排列位置的差值，就可以求出相关性系数了

(3)实例代码

import pandas as pd

import numpy as np

#原始数据

X1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Y1=pd.Series([0.3, 0.9, 2.7, 2, 3.5, 5])

#处理数据删除Nan

x1=X1.dropna()

y1=Y1.dropna()

n=x1.count()

x1.index=np.arange(n)

y1.index=np.arange(n)

#分部计算

d=(x1.sort_values().index-y1.sort_values().index)**2

dd=d.to_series().sum()

p=1-n*dd/(n*(n**2-1))

#s.corr()函数计算

r=x1.corr(y1,method='spearman')

print(r,p) #0.942857142857143 0.9428571428571428

3. kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数)

肯德尔相关性系数，又称肯德尔秩相关系数，它也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。

分类变量可以理解成有类别的变量，可以分为：

(1) 无序的，比如性别(男、女)、血型(A、B、O、AB)；

(2) 有序的，比如肥胖等级(重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)。

通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。

(1)公式

R=(P-(n*(n-1)/2-P))/(n*(n-1)/2)=(4P/(n*(n-1)))-1

注：设有n个统计对象，每个对象有两个属性。将所有统计对象按属性1取值排列，不失一般性，设此时属性2取值的排列是乱序的。设P为两个属性值排列大小关系一致的统计对象对数

(2)数据要求

类别数据或者可以分类的数据

(3)实例代码

import pandas as pd

import numpy as np

#原始数据

x= pd.Series([3,1,2,2,1,3])

y= pd.Series([1,2,3,2,1,1])

r = x.corr(y,method="kendall") #-0.2611165

pytnon中如何计算皮尔逊的p值

如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？

皮尔逊相关系数理解有两个角度

其一, 按照高中数学水平来理解, 它很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数

Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理)

标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方.

所以, 根据这个最朴素的理解,我们可以将公式依次精简为:

其二, 按照大学的线性数学水平来理解, 它比较复杂一点,可以看做是两组数据的向量夹角的余弦.

皮尔逊相关的约束条件

从以上解释, 也可以理解皮尔逊相关的约束条件:

1 两个变量间有线性关系

2 变量是连续变量

3 变量均符合正态分布,且二元分布也符合正态分布

4 两变量独立

在实践统计中,一般只输出两个系数,一个是相关系数,也就是计算出来的相关系数大小,在-1到1之间;另一个是独立样本检验系数,用来检验样本一致性.

先举个手算的例子

使用维基中的例子:

例如，假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。

创建2个向量.(R语言)

x-c(1,2,3,5,8)

y-c(0.11,0.12,0.13,0.15,0.18)

按照维基的例子,应计算出相关系数为1出来.我们看看如何一步一步计算出来的.

x的平均数是:3.8

y的平均数是0.138

所以,

sum((x-mean(x))*(y-mean(y)))=0.308

用大白话来写就是:

(1-3.8)*(0.11-0.138)=0.0784

(2-3.8)*(0.12-0.138)=0.0324

(3-3.8)*(0.13-0.138)=0.0064

(5-3.8)*(0.15-0.138)=0.0144

(8-3.8)*(0.18-0.138)=0.1764

0.0784+0.0324+0.0064+0.0144+0.1764=0.308

同理, 分号下面的,分别是:

sum((x-mean(x))^2)=30.8 sum((y-mean(y))^2)= 0.00308

用大白话来写,分别是:

(1-3.8)^2=7.84 #平方

(2-3.8)^2=3.24 #平方

(3-3.8)^2=0.64 #平方

(5-3.8)^2=1.44 #平方

(8-3.8)^2=17.64 #平方

7.84+3.24+0.64+1.44+17.64=30.8

同理,求得:

sum((y-mean(y))^2)= 0.00308

然后再开平方根,分别是:

30.8^0.5=5.549775 0.00308^0.5=0.05549775

用分子除以分母,就计算出最终结果:

0.308/(5.549775*0.05549775)=1

再举个简单的R语言例子(R在这里下载: )

假设有100人, 一组数据是年龄,平均年龄是35岁,标准差是5岁;另一组数据是发帖数量,平均帖子数量是45份post,标准差是8份帖子.

假设这两组都是正态分布.我们来求这两者的皮尔逊相关系数,R脚本如下:

x-rnorm(n=100,mean=35,sd=5)  #创建一组平均数为35,标准差为5,样本数为100的随机数

y-rnorm(n=100,mean=45,sd=8) #创建一组平均数为45,标准差为8,样本数为100的随机数

cor.test(x,y,method="pearson") #计算这两组数的相关,并进行T检验

然后R输出结果为:

Pearson's product-moment correlation

data:  x and y

t = -0.0269, df = 98, p-value = 0.9786

alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-0.1990316  0.1938019

sample estimates:

cor

-0.002719791

当然,这里是随机数.也可以用非随机的验证一下计算.

皮尔逊相关系数用于网站开发

直接将R与Ruby关联起来

调用很简单,仿照上述例子:

cor(x,y)

就输出系数结果了.

有这么几个库可以参考:

...

...

说明, 以上为ruby调用库. pythone程序员可以参考: Rpy ()

简单的相关系数的分类

0.8-1.0 极强相关

0.6-0.8 强相关

0.4-0.6 中等程度相关

0.2-0.4 弱相关

0.0-0.2 极弱相关或无相关

ps : 这个网站开发者不要再次发明轮子,本来用markdown语法写作很爽,结果又不得不花时间来改动.请考虑尽快支持Markdown语法.

皮尔森相关系数的就是

x和y的协方差/(x的标准差∗y的标准差)

判断两组数的线性关系程度。

有error如何用python求皮尔逊相关系数

有error用python求皮尔逊相关系数的具体方法。

1、第一种方法：importnumpyasnp。desc1=[0，1，0，3]。desc2=[0，1，1，1]。x_=desc1-np.mean(desc1)。y_=desc2-np.mean(desc2)。r=np.dot(x_，y_)/(np.linalg.norm(x_)np.linalg.norm(y_))。

2、第二种方法：importnumpyasnp。desc1=[0，1，0，3]。desc2=[0，1，1，1]。d1=(desc1-np.mean(desc1))/np.std(desc1)。d2=(desc2-np.mean(desc2))/np.std(desc2)。r=np.sum(d1d2)/(len(desc1))。

3、第三种方法：desc1=[0，1，0，3]。desc2=[0，1，1，1]。X=np.vstack([desc1，desc2])。d2=np.corrcoef(X)[0][1]。

Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法

对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。

按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：

在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数

numpy.mean(a, axis, dtype)

假设a为[time,lat,lon]的数据，那么

需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan

因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5

同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。

另外，

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数：

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：

这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中为regcoef()函数)

同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：

slop: 回归斜率

intercept：回归截距

r_value： 相关系数

p_value： P值

std_err： 估计标准误差

直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。

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