基于相关性分析的工业时序数据异常检测在这篇文章中，作者提出了一种基于序列相关性分析的多维时间序列异常检测方法。在这个方法中，首先会计算多维时间序列的相关性矩阵，然后根据相关性矩阵构建一个时序相关图模型。在这个模型中，每个顶点代表一个时间序列，每条边的权值表示两个时间序列之间的相关性。然后，作者通过在时序相关图上的相关性强度来划分时间序列团。具体来说，如果检测到边的权值低于给定的相关性阈值θc，那么
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2024-10-19 17:30:12
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一、三大模型引入 ① AR(p)模型：这个又叫做自相关模型，为什么叫自相关，初学者可能不太好理解。事实上它就是在衡量不同期的序列值之间的相关性。从模型上很容易看出来：以AR(1)为例： 可以发现AR(1)就是在比较第t期序列值和第(t-1)期序列值的关系，他们之间的关系强度用a1可以进行衡量。②
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2024-02-04 15:53:38
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相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，反应的线性相关程度的量，比如：流量和收入，收入和顾客、订单等的关系，就具有相关性。相关性分为：正向相关、负相关、不相关（不存在线性关系、可能存在其他关系）、强相关、弱相关为什么要对相关系数进
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2024-01-02 11:05:27
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从网上记录的一篇如何用python实现相关性分析的文章 ，先摘录，我再一一实现。概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。关键词 python 方差
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2023-12-28 06:52:00
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参考 文章目录数据样本和分析结果代码的讲解附代码和运行结果 数据样本和分析结果本学渣补充数学知识点： 1 Pearson Correlation(皮尔逊相关系数)，这里我自己先创建一个表格，重点关注A和B，因为我输入的时候是线性相关的， CDE 三个栏完全随机，F 和 G 有一定相关性，但是不如A和B那么明显， H，I，J 也是乱输入的完全随机。给出两个代码结果，分别是 给出显著性和不给出显著性的
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2023-08-04 11:31:19
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近期，有小伙伴问我关于怎么使用python进行散点图的绘制，这个东西很简单，但是怎么讲相关性的值标注在图形上略显麻烦，因此，在这里记录一下，将整个流程展示一下。 需要用到的库在本篇博客中，主要用到的库是pandas、numpy、matplotlib、seaborn等，想要使用seaborn库必须要引入matplotlib库，seaborn是作为它的挂库。#1 load pakeage
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2023-06-16 06:01:51
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数据分析是很多建模挖掘类任务的基础，也是非常重要的一项工作，在我之前的系列博文里面已经详细介绍过很多数据分析相关的内容和实践工作了，与之对应的最为常见的分析手段就是热力图可视化分析了，这里我简单给出来自己之前的几篇相关的文章，感兴趣的话可以前去查阅。  
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2023-11-02 08:55:32
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分类与预测
主要分类与预测算法
回归分析 确定预测值与其他变量关系。线性、非线性、Logistic、岭回归、主成分回归等
决策树 自顶向下分类
人工神经网络 用神经网络表示输入与输出之间的关系
贝叶斯网络 又称信度网络，是不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一
支持向量机 将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析
主
python 利用Scipy计算person 和spearman相关系数觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~学习以下两位大佬的讲解(Pearson)皮尔逊相关系数和spearman相关系数（附python实现）相关性系数及其python实现皮尔逊相关系数下面是皮尔逊相关系数的计算公式，只需要将（X和Y的协方差）/（X的标准差*Y的标准差）spearman相关系数简单的相关系数的分类那么对于这两个系
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2023-06-21 15:59:24
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好久没发博客了，今天来发一篇分析股价相关度的。╮(╯▽╰)╭为什么要分析股价相关度呢，我们来引入一个概念——配对交易 所谓的配对交易，是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略，具体的说，是指从市场上找出历史股价走势相近的股票进行配对，当配对的股票价格差偏离历史均值时，则做空股价较高的股票同时买进股价较低的股票，等待他们回归到长期均衡关系，由此赚取两股票价格收敛的报酬。 接
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2023-09-08 15:16:18
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10. 回归——预测要点：（1）算法：为了完成某个计算而执行的任何过程。（2）散点图：见第4章，用于显示观察结果的成对关系。（3）平均值图：一种散点图，显示了与X轴上的每个区间相对应的Y轴数值。（4）回归线：最准确地贯穿平均值图中各个点的直线，可以用等式来表达，用来预测某个范围内的X变量对应的Y变量。斜率b的计算如下（其中r是相关系数，σ是标准偏差）:（5）相关性：两种变量之间的线性关系
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2024-05-28 11:36:15
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Matplotlib 绘制相关性分析结果（一） Matplotlib 绘制柱状图 （二） Matplotlib 绘制箱线图 （三）Matplotlib 绘制相关性分析结果 Matplotlib 绘制相关性分析结果Matplotlib 绘制相关性分析结果一、 几种相关系数1. 三种相关系数2. concordance correlation coefficient(一致性相关系数)二、 相关系数的p
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2023-11-28 06:39:35
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本文介绍皮尔逊相关性的五个假设前提，并对每个假设前提进行详细说明。皮尔逊相关系数(也称为"积矩相关系数")是衡量两个变量之间的线性关联。它的取值范围在[-1,1]之间：-1 表示完全负相关0 表示完全不相关1 表示完全正相关但我们在计算皮尔逊相关性时，要了解它要符合5个假设：变量类型：两个变量要属于区间或比例变量线性关系：两个变量之间存在一定线性关系正太分布：两个变量应该大致符合正太分布数据配对：
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2023-09-20 09:06:48
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概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy实验数据准备接下来，我们将使用
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2023-10-18 17:33:30
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好久没发博客了，今天来发一篇分析股价相关度的。╮ ( ╯ ▽ ╰ ) ╭为什么要分析股价相关度呢，我们来引入一个概念——配对交易所谓的配对交易，是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略，具体的说，是指从市场上找出历史股价走势相近的股票进行配对，当配对的股票价格差偏离历史均值时，则做空股价较高的股票同时买进股价较低的股票，等待他们回归到长期均衡关系，由此赚取两股票价格收敛的报酬。接下来开始我们
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2023-09-25 18:45:27
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现在假设有一份问卷报告，里面调查了用户对于某一商品质量的满意程度、售后的满意程度、回购的意愿这三项，那么要你去分析出这三项数据的相关性。这三者相或不相关是一个定性问题，那我们如何用数学的数据分析的方法来解决呢。在IBM SPSS Statistics中我们可以使用皮尔逊检测法来做相关性分析。皮尔逊相关性分析要求变量类型为连续数值型变量，在问卷研究中，数据一般被视为连续数值型变量。因此，皮尔逊相关性
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2023-07-24 17:22:54
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基于皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1, 1]之间。当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间是正相关的，相关系数大于0；如果一个变量增大，另一个变量却减小，表明它们之间是负相关的，相关系数小于0；如果相关系数等
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2024-06-25 12:46:31
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在进行数字电路系统的设计时，时序是否能够满足要求直接影响着电路的功能和性能。本文首先讲解了时序分析中重要的概念，并将这些概念同数字系统的性能联系起来，最后结合FPGA的设计指出时序约束的内容和时序约束中的注意事项。一、时序分析中的重要概念在数字系统中有两个非常重要的概念：建立时间和保持时间，其示意图如图1所示。一个数字系统能否正常工作跟这两个概念密切相关。只有建立时间和保持时间都同时得到满足时，数
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2024-04-16 09:33:18
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（参考：向量的相似性度量）一、问题 求下面两个向量的相似性：a = (x11, x12, x13, ..., x1n)b = (x21, x22, x23, ..., x2n)二、方法1. 欧氏距离（Eculidean Distance）
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2023-08-20 10:19:27
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相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关系数在[-1,1]之间。一、图示初判通过pandas做散点矩阵图进行初步判断 df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100,columns=['A','B','C','D'])
pd.plotti
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2023-11-06 19:21:41
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