问题标签 [pearson]

我正在使用 SciPy 的pearsonr(x,y)方法，但我无法弄清楚为什么会发生以下错误：

ValueError：形状不匹配：无法将对象广播到单个形状

它计算前两个（我正在循环运行数千个这样的测试）然后死掉。有没有人对问题可能有任何想法？

这是 pearsonr 方法中发生错误的行，任何帮助将不胜感激。

我有一个具有给定分布的变量（在下面的示例中为正态）。

我想创建一个与 var1 相关的变量（var2），其线性相关系数（大致或精确）等于“Corr”。var1 和 var2 之间的回归斜率应该（大致或精确地）等于 1。

我怎样才能做到这一点？

我想做这样的事情：

但是当然在运行时：

结果不接近Corr！

我有一组数据点（比如说 X、Y、Z 等），并表明它们的 Pearson 相关系数为 0.7。是否可以看到每个数据点对相关系数的贡献？即能够说 X 点对 Pearson 相关性有负面影响以及多少。感谢您的所有见解和帮助！

我正在使用 Pearson 的相关算法来查找两个变量之间的依赖关系。该算法返回一个介于 -1 和 1 之间的值，它告诉关系 b/w 两个变量。

我的问题是我想以图形方式可视化输出，而不是离散值，即绘制图形，它将告诉两个变量之间的关系。请告诉我是否有人知道。

我试图弄清楚如何使用 sql 计算 pearson 相关系数。这是我正在使用的公式： 这是我正在使用的表格：

这是我到目前为止的查询，但它给了我这个消息：无效使用组功能

感谢您的帮助

我有 2 个暗淡 15*3 和 10*3 的矩阵。我想找到两个矩阵之间的相关性（皮尔逊系数）。我使用了命令

但是我得到了错误说明A并且B大小相同。

谁能告诉我该命令有什么问题。有没有其他方法可以找到 2 个不同维度矩阵之间的相关性？

我目前正在使用以下函数来计算 python 中的 Pearson Product-Moment Correlation Coefficient。

我的数据是基于（基于 x）的时间序列，y 值表示用户分数。我按周对时间序列数据进行分组，并取该时间段的平均分数。但是，我想将过去三个月的数据权重高于以前的数据。我不确定如何根据这个假设生成我的权重向量。

我的数据看起来像

我从文件“iris.txt”中读取虹膜数据集并将其存储到数组列表中。现在我需要一些帮助来了解如何使用公式获取该矩阵的 Pearson 相关性，因为矩阵由 150 行和 4 列组成。我只需要一点推力，这样我就可以继续我的项目了。谢谢

我是统计新手，需要对我的论文工作做一些简单的相关性测试，

我正在按照这个指南计算 2 个样本结果 n1 和 n2 之间的人员相关性。

输入数据：

n1: 2 2 3 5 3 4 4 4 4 4 2 4 4 2 2 4 2 2 2 5 3 2 2 5 5 2 5 5 2 2 2 2 2 2 2 2 4 5 2 5 2

n2: 2 2 3 5 3 4 4 2 2 2 2 4 4 4 2 3 5 2 2 2 4 4 4 3 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3

我在 R 中调用的函数：

问题是：无论我为置信区间设置什么值conf.level，它都计算为相同的值；所以参数conf.level不影响相关性。

为什么？如何使置信水平影响 Pearson 相关值？

我有 400 个商店部门，我在所有部门之间运行（Pearson）相关性。如何输出“N”（案例数）和显着性水平（p 值）？

我正在使用 cor 函数。这是我当前运行良好的代码：

在 SPSS 中，当您运行相关时，它会输出相关系数、N 和显着性。这是我想要的结果。

谢谢大家！

卢卡斯