相关性检验和独⽴性检验
中国实验方剂学
独⽴性检验表明的是两者是否有关系，相关性检验说明两者成什么样的关系，⽆论是否有关系都可以表⽰出回归⽅程1 相关性检验
简单相关系数：度量定量变量间的线性相关关系(⾮相关性) 复相关系数：因变量与多个⾃变量之间的关系
偏相关系数：反应矫正其他变量后某⼀变量与另⼀变量的相关关系，校正：嘉定其他变量取值均为平均数
典型相关系数：主成分分析后得到性的线性⽆关的综合指标，通过新的综合指标间的相关系数研究原来的各组指标之间的整体相关性1.1 ⽪尔森相关系数 1.1.1 协⽅差
真武庙
⼆维随机变量（X，Y），X与Y之间的协⽅差定义为Cov(X,Y)=E[X−E(X)][Y−E(Y)]
E为期望上海
协⽅差>0，正相关；协⽅差<0，正相关；协⽅差=0，不相关
义务教育课程标准实验教科书语文七年级上册1.1.2 相关系数
相关系数定义:Corr(X,Y)=
曾昭科
Cov(X,Y)
√Var(X)√Var(Y)=
Cov(X,Y)
σxσy;Var为⽅差
Corr(X,Y)=1的时候，说明两个随机变量完全正相关；Corr(X,Y)=-1的时候，说明两个随机变量完全负相关；Corr(X,Y)为0，表⽰X与Y不相关，这⾥的不相关指的是X与Y没有线性关系
2 独⽴性检验
山野风情
2.1 卡⽅独⽴性检验Chi-Square Test
在⼤数据运营场景中，通常⽤在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。
普通的思维⽅式，是拿已经知道的结果(硬币是均衡的，没有⼈做过⼿脚)，推测出会出现的不同现象的次数。⽽卡⽅检验是拿观察到的现象(投正⾯或反⾯的次数或者频数)，来判断这个结果(硬币是不是均衡的)。 卡⽅检验公式为：χ2=∑(observed−expected)2
expected
⽅法：1.公式求值。2.⾃由度：假设仅有X1 X2，X1若给定，X2不⾃由？则⾃由度为2-1即1。3.置信度：⾃⼰设拿到这3个信息，去查表，因为0.72⼩于查表得到的3.841，所以我们得出这个硬币是均衡的结论。
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