相关系数
在多元分析中我们经常要用到相关系数。常用的相关系数有三种:pearson相关系数,Kendall相关系数和Spearman相关系数。
一、Pearson相关系数
Pearson相关系数是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。
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.
Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面。其计算公式为:
一个具体的计算的例子:
X Y 1 2 2 5 3 6
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
皮尔逊相关系数适用于:
(1)两个变量之间是线性关系,都是连续数据。
(2)两个变量的总体是正态分布,或接近正态的单峰分布。
(3)两个变量的观测值是成对的,每对观测值之间相互独立。
二、Kendall相关系数
Kendall相关系数是以Maurice Kendall命名的,并经常用希腊字母τ(tau)表示其值。Kendall相关系数用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况,Kendall相关系数的取值范围在-1到1之间,当τ为1时,表示两个随机变量拥有一致的等级相关性;当τ为-1时,表示两个随机变量拥有完全相反的等级相关性;当τ为0时,表示两个随机变量是相互独立的。
三、Spearman相关系数
Spearman等级相关系数又称秩相关系,它以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值。它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,Spearman等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量的变化趋势相同),两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。
四、Matlab程序
1.X与Y是两个变量取值所构成的向量
Pearson相关系数:corr(X,Y,'type','Pearson')
Kendall相关系数:corr(X,Y,'type','Kendall')
Spearman相关系数:corr(X,Y,'type','Spearman')
2.X是一个数据矩阵,列为个变量取值
Pearson相关系数:corr(X,'type','Pearson')
Kendall相关系数:corr(X,'type','Kendall')
Spearman相关系数:corr(X,'type','Spearman')
1.corrcoef
corrcoef(X):返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵,若X是一个m*n的矩阵,那么得到的相关系数矩阵A就是一个n*n的对称矩阵,A中的第i行第j列的元素表示的就是X第i列和第j列的相关系数。
corrcoef(X,Y):它的作用和corrcoef([X,Y])是一样的,表示序列x和序列y的相关系数,得到的结果是一个2*2矩阵,其中对角线上的元素分别表示x和y的自相关,非对角线上的元素分别表示x与y的相关系数和y与x的相关系数,两个是相等的。
corrcoef函数算出来的是皮尔逊相关系数。
corrcoef函数计算相关系数是在matlab提供的cov函数基础上进行计算的,形成的矩阵是
2.corr
corr(X)输出的结果和corrcoef是一致的,但是corr可以自己选择相关系数的类型。matlab提供三种,默认的是皮尔逊相关系数,剩下的两种是kendall和spearman.
相关程度与相关函数的之间的联系
在概率论和统计学中,相关(Correlation,或称相关系数或关联系数),显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中,相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。最常用的是皮尔逊积矩相关系数。其定义是两个变量协方差除以两个变量的标准差(方差的平方根)。
相关系数只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量,因而不能说相关系数0.7是0.35两倍,只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。
对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致,但通常按下是这样认为的:
相关系数 相关程度
0.00-±0.30 微相关
±0.30-±0.50 实相关
±0.50-±0.80 显著相关
±0.80-±1.00 高度相关
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