节选自《Python预测之美：数据分析与算法实战》。相关关系是一种非确定的关系，就好像身高与体重的关系一样，它们之间不能用一个固定的函数关系来表示。而相关分析就是研究这种随机变量间相关关系的统计方法。此处，主要探讨不同特征对研究对象的相关性影响。常见进行相关分析的方法，主要有散点图和相关图。1.散点图散点图就是数据点在直角坐标系上的分布图，通常分为散点图矩阵和三维散点图。其中散点矩阵是由变量两两组
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2023-07-30 15:28:58
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1. 相关性分析相关性分析是指对多个可能具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量之间的相关程度或密切程度。下面通过计算皮尔逊相关系数，判断两只股票的股价数据的相关程度。1.1 数据读取import tushare as ts# 读取两个股票的历史数据，并保存为文件data_000061 = ts.get_hist_data('000061', start='2018-01-01', end='20
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2023-08-10 06:24:17
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目录1.简介2.Pearson相关系数算法详解程序实现3.Kendall相关系数算法详解 程序实现4.Spearman相关系数算法详解 程序实现1.简介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。常见的三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearm
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2023-12-27 21:07:25
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一、为什么要用典型相关分析典型相关分析研究的是两组变量之间的关系，如{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。 具体来说，变量间的相关关系可以分为以下几种：两个变量间的线性相关关系，可用简单相关系数一个变量与多个变量之间的线性相关关系，可用复相关系数。多个变量与多个变量间的相关关系，使用典型相关关系二、典型相关分析的基本原理典型相关分析在研究两组变量间的线性相关关系时，
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2023-12-12 16:52:53
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对变量之间相关关系的分析即为相关性分析，本文重点介绍了相关性分析的概念、实际应用以及为什么要做相关性分析的内容。
原创
2021-09-07 16:17:22
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# 使用 Python 进行偏相关分析的指南
偏相关分析是一种用于衡量两个变量之间关系的统计方法，同时控制一个或多个其他变量的影响。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一过程可能有些混乱。下面的文章将为你提供一个简单易懂的步骤指南。
## 流程概览
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
一、概念理解相关关系：变量之间存在着的非严格的不确定的关系，对它们进行深层次的分析，观察它们的密切程度。相关性分析：对变量之间相关关系的分析，即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析，用来衡量它的指标是线性相关系数，又叫皮尔逊相关系数，通常用r表示，取值范围是[-1,1]，二、实际应用1、CORREL函数在Excel中，可以用CORREL函数来计算相关系数，如我们对B列和C列进行分析，可以得到它
原创
2021-01-20 08:31:48
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相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，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。判断数据之间的关系，常用的方法有两种：散点图和相关关系。散点图散点图：是判断数据是否具有相关关系最直观的方法。相关系数相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的指标（相关系数的平方称为判定系数）常用的衡量变量间相关性的方法主要有三种：Pearson相
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2023-11-01 14:18:56
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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
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2023-10-11 17:03:39
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在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分；互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation)。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始
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2023-11-07 19:53:18
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IBM SPSS Statistics偏相关分析，是用于变量间可能会有相互影响的情况中。比如，对三个变量进行相关分析，但发现第一、二个变量与第三个变量之间存在着相关关系，在这种情况下，就要将第三个变量的影响剔除后，再分析第一、二个变量的相关关系。接下来，我们使用一组门店销售数据，演示一下IBM SPSS Statistics的偏相关分析。一、使用的数据如图1所示，示例所用数据包含了销售额、客流量、
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2024-01-09 17:04:02
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python是高级的解释型动态语言,源于其代码的简洁易懂性和开发的高率性,受到了IT行业的热棒,俘获了广大编程人员的芳心,近几年更是霸占最受欢迎语言前三名;作为一名python开发从业者，说说自身的见解,目前python主要涉及的工作有:1.Web开发常见的网页端网站,目前python Web开发主流框架有:django,flask,Tornado,其中django框架可以说是后端mvc思想的先驱
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2023-09-13 21:43:16
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AES-RSA-FileTransfer0x00 简介windows下用AES，RSA来实现文件的加密安全传输具体使用python的pycrypto、m2crypto两个模块来实现0x01 大概思路Alice拥有： AES秘钥，Bob公钥，Alice的私钥Bob拥有：Alice的公钥，Bob的私钥大概思路就是Alice先用AES加密文件，然后拿Bob的RSA公钥加密AES秘钥；Bob接收到加密文件
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2024-07-15 10:31:55
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任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。 下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄 和 “居民总消费”情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关
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2023-10-17 21:45:12
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1. 创建Django REST framework工程1.1手动创建工程文件夹1.2进去工程文件夹内，执行命令：django-admin startproject web_project创建工程目录1.3修改，添加目录结构apps 存放Django的应用libs 存放第三方的库文件settings 存放配置文件的目录，分为开发dev和线上produtils 存放项目自己定义的公共函数或类等doc
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2023-08-15 08:33:43
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01 引言之前发了几篇文章关于矩阵中 特征向量和PCA主元分析的文章，大家反响不错。当时并没有涉及到数学运算，只是大概讲了讲原理。这篇文章我们一起来一步一步解读PCA的计算过程如何用Python实现PCA分析 准备就绪 02 第一步：数据获取第一步，大量的数据收集是必须的。手边此时并没有数据，就通过python自己制造点数据吧。 构造数据框架 我们的项目计划是 看看 白种人和黄种人
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2024-04-20 21:43:42
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# 用Python做实证分析
在现代社会，数据已经变得异常重要。数据分析已经成为了许多领域中的一个重要组成部分，其中实证分析是一种通过对数据进行统计分析和模型建立来验证假设的方法。Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，被广泛应用于数据分析和实证研究中。
## 什么是实证分析
实证分析是一种基于数据和事实进行研究的方法。它通过对数据进行收集、整理、分析和解释，来验证或者推翻一个假设
原创
2024-06-12 05:32:48
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# 用Python进行视频分析：新手入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行视频分析感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握视频分析的基础知识。
## 1. 视频分析流程
首先，让我们通过一个表格来了解视频分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 读取视频文件 |
|
原创
2024-07-25 08:41:38
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继续学习《Excel 2003函数应用完全手册》第五章，函数应用案例-管理计算，今天学习第五部分。 5 客流与营业额的相关分析5.1 函数分解CORREL 函数返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。语法：CORREL(array1,array2)Array1 为第一组数值单元格区域；Array2 为第二组数值单元格区域。
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2024-03-29 08:07:47
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# Python做皮尔逊相关分析
皮尔逊相关系数是一种用于衡量两个连续变量之间线性关系强度的统计指标。它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。在数据分析和机器学习领域，皮尔逊相关分析常用于特征选择、数据探索和模型评估等任务中。
本文将介绍如何使用Python进行皮尔逊相关分析，并给出具体的代码示例。
## 准备工作
在开始分析之前，我们需要安装
原创
2023-07-29 14:06:34
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