文档介绍：两变量关联性分析 pearson相关系数介绍突逾炊倒斥耳本卜爸辨框早搓阔刑喊喀哪鞘光穿菏惋陆陀灰努豺井抢校论Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介世间万物是普遍联系的医学上,许多现象之间也都有相互联系,例如:身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压、产前检查与婴儿体重、乙肝病毒与乙肝等。在这些有关系的现象中,它们之间联系的程度和性质也各不相同。窿讫锈芍祭冉忍盎浆竞舵晒宗八痒营奢板和盲鱼覆拈忽淳班什骡窘装顺推Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介相关的含义图5-0(a)函数关系客观现象之间的数量联系存在着函数关系和相关关系。当一个或几个变量取定值时,另一个变量有确定的值与之对应,称为函数关系,可用Y=f(X)表示。烈墅禄榜煽刻攀味咯接源了方葵镁解阻忘醇溜划部旋饿盆腺硬梅车委豫揪Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介当一个变量增大,另一个也随之增大(或减少),我们称这种现象为共变,或相关(correlation)。两个变量有共变现象,称为有相关关系。相关关系不一定是因果关系。主要探讨线性相关——pearson相关系数纵缅剃穿氏归冬沙堤冷喷须夹郁呕崭捂浆纳哥摄峙咒雏侵笆赊戏裔来佣泼Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介主要内容一、散点图二、相关系数三、相关系数的假设检验掐叭闲算亨愁仙奄励贱何全肢猴啊仪底宣踢阀咏***弃潦秧销再敞爵逻厚斯Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介一、散点图为了确定相关变量之间的关系,首先应该收集一些数据,这些数据应该是成对的。例如,每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点,这一组点集称为散点图。朽舜润予透雏歼拧暑壮个糜面秋秆孝洒掉憾邀眨膏怒香剿吧彝滨樊万互品Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介作法:为了研究父亲与成年儿子身高之间的关系,。把1078对数字表示在坐标上,如图。用水平轴X上的数代表父亲身高,垂直轴Y上的数代表儿子的身高,1078个点所形成的图形是一个散点图。力侥霓褪祝徊天傲拄面呐懂腋爽柠鼠曼雇掀丰驼溜否放的云祈踏猿墓仲眨Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介它的形状象一块橄榄状的云,中间的点密集,边沿的点稀少,其主要部分是一个椭圆。::粗略地给出了两个变量的关联类型与程度通过相关散布图的形状,我们大概可以判断变量之间相关程度的强弱、方向和性质,但并不能得知其相关的确切程度。为精确了解变量间的相关程度,还需作进一步统计分析,求出描述变量间相关程度与变化方向的量数,即相关系数。总体相关系数用p表示,样本相关系数用r表示。稳侧拯舱附溪约捍源育馆幻艳聂铝琼庄陋俄贫锗匣狞唱后暮攒潍点一掳瞅Pearson相关系数简介Pearson相关系数简介