皮尔逊检验

皮尔逊检验（Pearson Test），通常指皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient），用于测量两个连续变量之间的线性相关性。皮尔逊相关系数的值介于 -1 和 1 之间，其中：

• 1 表示完全正相关
• -1 表示完全负相关
• 0 表示没有线性相关

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 示例数据
x = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
y = np.array([12, 22, 34, 43, 55])

# 计算皮尔逊相关系数及 p 值
corr, p_value = pearsonr(x, y)

print(f"Pearson Correlation Coefficient: {corr}")
print(f"P-value: {p_value}")

# 检验结果解释
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print("拒绝原假设，两个变量之间存在显著的线性相关性。")
else:
    print("接受原假设，两个变量之间没有显著的线性相关性。")