文档介绍：不一样种类资料的有关剖析-Pearson有关,Spearman秩有关
不一样种类资料的有关剖析-Pearson有关,Spearman秩有关
不一样种类资料的有关剖析-Pearson有关,Spearman秩有关
-Pearson有关,Spearman秩有关
不一样种类资料的有关剖析-Pearson有关,Spearman秩有关
不一样种类资料的有关剖析-Pearson有关,Spearman秩有关
1. Pearson有关
Pearson 有关用于双变量正态散布的资料，其有关系数称为积矩有关系数
coefficientofproduct-momentcorrelation ）。 Pearson 有关系数用来权衡两个数据会合能否在一条线上边，它用来权衡定距变量间的线性关系。进行有关剖析
时，我们一般会同时对两变量绘制散点图，以更直观地观察两变量之间的互相变化关系。
对资料进行有关剖析以前，我们能够先对其绘制散点图，以观察两变量的真切变化关系，散点图达成后再计算变量之间的有关系数，对有关系数进行假定查验，以量化形式表示变量间的有关关系。
2. Spearman秩有关
最常用的非参数有关剖析（秩有关） ,当两变量不切合双变量正态散布的假定时，需用 Spearman秩有关来描绘变量间的互相变化关系。
此时，散点图上散点的散布形态不可以完整描绘两变量间的有关关系，故此时一般不需再绘制散点图。
3. kendall's 有关
计算等级有关系数，用于反应分类变量一致性的指标，只好在两个变量均属于有序分类时使用。
在实质应用中，有时获取的原始资料没有详细的数据表现，只好用等级来描绘某种现象，要剖