在科研中遇到的一些数据分析方法

去趋势分析

为了进行偏相关分析,减少数据因为本身趋势而导致的相关性不准确的问题。

方法:比较简单的方法就是通过之后的数据减去斜率的累加

比如有时间序列数据如下

id data
1 0.3
2 0.7
3 1.3

假设趋势为0.1

去趋势结果为

0.3-0.1=0.2
0.7-0.2=0.5
1.3-0.3=1

参考:http://blog.csdn.net/liyanzhong/article/details/50823427


Pearson相关系数

Pearson相关系数,用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量之间的线性关系。

方法:

<丢失!>

相关系数的绝对值越大,相关性越强:相关系数越接近于1或-1,相关程度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。
通常情况下相关强度分级:

  • 相关系数 0.8-1.0 极强相关

  • 0.6-0.8 强相关

  • 0.4-0.6 中等程度相关

  • 0.2-0.4 弱相关

  • 0.0-0.2 极弱相关或无相关

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转载自blog.csdn.net/u010472858/article/details/82924032
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