【问题标题】:Pearson correlation coefficient 2-tailed p-value meaning [closed]Pearson 相关系数 2 尾 p 值含义
【发布时间】:2012-11-19 04:32:38
【问题描述】:

从我使用的 sciPy 库中:scipy.stats.stats import pearsonr 来计算两个数组的相关系数,我得到的值是:(0.80751532276005755, 0.19248467723994242)。

我认为我只会得到一个介于 -1 到 +1 之间的值,所以我不确定如何解释这两个结果。这是我的两个数组:

x = [50,500,1500,2500]
y = [17, 6, 6, 194]

我做到了:

pearsonr(x,y)

谢谢

【问题讨论】:

  • 您是否尝试阅读该函数的文档?
  • 是的,但我不完全确定 2 尾 p 值的含义。所以第一个值是相关性,第二个值是未相关集产生相同结果的概率。
  • 现在应该将其移至统计论坛。这是一个基本的统计问题。

标签: python math numpy statistics scipy


【解决方案1】:

pearsonr()返回一个由相关系数和对应的p值组成的二元组:

  • 相关系数的范围可以从 -1 到 +1。
  • 原假设是两个变量不相关。 p 值是一个介于 0 和 1 之间的数字,表示如果原假设为真,您的数据出现的概率。

如需进一步讨论,请参阅http://www.eecs.qmul.ac.uk/~norman/blog_articles/p_values.pdf

我以为我只会得到一个介于 -1 到 +1 之间的值

如果只需要相关系数,只需忽略元组的第二个元素(p值):

corrxy = pearsonr(x,y)[0]

可能值得一提的是,还有 numpy.corrcoef(),它计算相关矩阵(没有 p 值)。

【讨论】:

  • 我也来看看numpy的方法。谢谢你的解释。
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