本篇博客主要以员工贡献度为例，分析不同菜品之间是否存在相关性。最典型的应用就是：啤酒和尿布销售之间的联系 文章目录一、周期性分析二、贡献性分析三、相关性分析1、探究不同菜品之间的相关性2、探究不同学生之间的相关性 一、周期性分析探索某个变量是否随着时间变化而呈现出某种周期性变化的趋势。时间尺度相对较长的周期性趋势有：年度周期性趋势，季节性周期性趋势，相对较短的有月度周期性趋势，周度周期性趋势，甚至
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2023-07-20 18:17:20
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相关性分析–copula 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可右边的帮助文档 文章目录相关性分析--copula前言一、copula是什么？二、相关系数1.提出问题2.基于Copula函数的相关性测度2.1.定理3.模型构建2.读入数据总结 前言提示：这里可以
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2023-06-01 15:14:45
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# 实现“copula 相关性 python”的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在 Python 中实现“copula 相关性”。在进行具体实现之前，让我们先来了解一下整个流程。
## 1. 了解 Copula 相关性
Copula 相关性是用于衡量两个或多个随机变量之间的相关性的一种方法。它可以用于探索数据集中变量之间的依赖关系，并且不受数据分布的限制。在 Python
原创
2024-01-06 03:50:14
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原标题：3行Python代码就能获取海量数据？一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有100+的免费数据接口。GitHub：https://github.com/justinzm/gopup使用文档：http://doc.gopup.cn/
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2024-02-05 10:55:54
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# Copula函数相关性分析的Python代码实现
## 1. 思路及流程
Copula函数相关性分析用于测量两个或多个随机变量之间的依赖关系。其基本步骤如下：
1. 数据准备：收集所需的随机变量数据。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和变量转换等操作。
3. Copula函数拟合：选择适当的Copula函数，并使用数据拟合该函数。
4. 相关性分析：通过Copula函数计算相
原创
2023-07-27 03:52:10
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## Python做Copula尾部相关性检验
Copula是一种常用于模拟多维随机变量的方法，它能够捕捉变量之间的相关性特征。而尾部相关性是Copula方法的一个重要应用场景，用于研究极端事件发生的相关性。本文将介绍如何使用Python对Copula尾部相关性进行检验，并给出相应的代码示例。
### 什么是Copula
Copula是一个用于建模多维随机变量分布的统计方法。它通过将各个边际
原创
2023-12-16 08:40:10
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目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验 t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量间的关系分析变量间的关系有两类，一类是变量间存在着完全确定的关系，称为函数关系，另一类是变
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2024-02-15 14:09:19
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在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
原创
2021-05-19 22:47:24
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在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
原创
2021-05-12 13:41:12
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一、相关原理概念 相关性（Correlation）：在统计学中，相关性或独立性是两个随机变量之间的统计关系。尽管在最广泛的意义上，相关性可以表示任何类型的关联，但统计学中，它通常指的是一对变量线性相关的程度。我们熟知的Pearson相关系数（ρ = cov（X,Y）/ sqrt（DX * DY）），它只对两个变量之间的线性关系敏感（
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2023-12-23 18:49:27
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PCAAESAEDAECAESDAEVAE 自编码模型，是非监督方法，能够完成特征的压缩和提取； PCA是线性降维方法，是自编码模型的基础；1. PCA
PCA 是主成分分析方法，主要是用来数据预处理，降低维度，提取关键的特征（去除冗余的特征）； 首先回顾一下协方差：协方差反应出两两维度之间的关联，越大越关联；
cov(X,Y)=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E[XY]−E[
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2024-07-08 16:41:08
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# 用copula函数实现数据相关性分析的Python代码
## 1. 引言
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要了解不同变量之间的相关性。相关性是指两个或多个变量之间的关系程度。在数据分析中，我们可以使用相关性来帮助我们理解数据集中的模式和趋势，以及预测未来的结果。
相关性分析可以使用多种方法，其中之一是使用Copula函数。Copula函数是用来描述随机变量之间相关性的函数。它提供了一
原创
2023-08-03 06:21:40
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统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） (2016-11-10 17:42:14)三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. person correlation c
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2023-08-10 13:15:56
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0. 前言最近，在做成品油油库大数据产品研发过程中，我使用Person相关算法做分析[1]，例如对发油系统中各项数据做相关分析，给出了“皮尔逊相关热力图”。设计讨论会上，领导说：相关分析有什么用？能给出什么样的结论？在相关分析中，两两数据项关系意义不大，能否看到整体相关关系？近些年来，“大数据”这个词早已为大众所熟悉，“大数据”也一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
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2024-06-17 19:50:15
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# Python自相关性与偏相关性
在数据分析和统计领域，自相关性与偏相关性是两种重要的概念。这两者帮助我们理解变量之间的关系，特别是在时间序列分析和多变量数据分析中。本文将详细介绍自相关性与偏相关性，并通过 Python 的代码示例帮助您更好的理解这两个概念。
## 1. 自相关性
自相关性（Autocorrelation）是指一个时间序列与其自身在不同时间点上的相关性。简单来说，自相关性
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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在进行数据分析时，我们所用到的数据往往都不是一维的，而这些数据在分析时难度就增加了不少，因为我们需要考虑维度之间的关系。而这些维度关系的分析就需要用一些方法来进行衡量，相关性分析就是其中一种。本文就用python来解释一下数据的相关性分析。在进行相关性分析之前需要介绍几个概念，一是维度，二是协方差，三是相关系数。首先来看维度，以图1为例，这是一个员工信息统计表，这里有n个员工，分别是员工1、员工2
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2023-09-19 05:14:03
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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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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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相关函数1.1 定义 为信号的x(n)和y(n)的互相关函数。该式表示，rxy(m)在时刻m时的值，等于将x(n)保持不动而y(n)左移m个抽样周期后两个序列对应相乘相加的结果。1.2 相关函数的应用1.2.1 周期性检测噪声信号是随机过程，任取噪声信号两个不同点的相关性为零，因此利用该原理可以检测带噪声信号的周期性。例1：带有高斯白噪声的正弦周期信号，T=8*采样周期（图1.1），对该
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2024-01-08 19:53:47
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