皮尔逊（Pearson）相关系数（就是相关系数）
使用条件
如果数据不为正态分布，则不可以使用皮尔逊相关系数
如果不满足正态分布
- 不可以使用皮尔逊相关系数
- 但可以使用斯皮尔曼（Spearman）相关系数
介绍
- 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。
- 在自然科学领域中，皮尔逊相关系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度，其值介于-1与1之间。
定义
- 公式如下：
- 上式定义了总体相关系数，常用希腊小写字母
作为代表符号。
| 范围 | 程度 |
|---|---|
| 0.8-1.0 | 极强相关 |
| 0.6-0.8 | 强相关 |
| 0.8-1.0 | 极强相关 |
| 0.4-0.6 | 弱相关 |
| 0.0-0.2 | 极弱相关或无相关 |
matlab实现
- corr函数
复相关系数
- 用一个数值指标来度量一个随机变量y 和 一组随机变量x之间的相关性
典型相关分析
- 描述两组随机变量的相关性