数学建模--相关系数（皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数）

衡量相关性的大小的指标。
以前的东西丢少对数据的考察，造成了滥用。

一、皮尔逊Person相关系数

1.总体皮尔逊Person相关系数

然后就得到了总体person相关系数。

2.容易忽视和犯错的点

3.两点总结

线性！线性！线性！线性！线性！线性！线性！线性！
使用皮尔逊必须要先判断是否为线性。就是画散点图

4.对相关系数大小的解释

可以按照自己的标准来指定，不一定按表来解释。

5.描述统计

6.matlab实现描述统计

7.spss实现描述统计

这是这个比较好的描述性统计习惯！！！！！！一定要

汇总统计的几种方式：
1.matlab函数，
2.excel数据分析之描述统计，汇总统计（可选）
3.spss
散点图:通过spss做散点图。

8.皮尔逊Person相关系数的计算

得到6个指标之间的相关系数:
计算出一列与另一列的相关系数。

8.皮尔逊Person计算的指标之间的相关系数矩阵

结果如下图

matlab中直接粘贴过来的。需要进行美化。
1.行高列宽
2.水平垂直居中
3.条件格式，色阶。
可以设置规则，最小-1，最大0，这样子颜色更加合理。
根据颜色的深浅来决定颜色。