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相关性分析方法怎么选择_多个因素相关性分析

有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性,显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题,下面简单介绍两种相关性分析方法,不细说具体的方法的过程和原理,只是简单的做个介绍,由于理解可能不是很深刻 1、Pearson相关系数   最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1到1,绝对值越大,说明相关性越强。 该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下: (适合做连续变量的相关性分析) (1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。 (适合含有等级 变量或者全部是等级变量的相关性分析) 3、无序分类变量相关性   最常用的为卡方检验,用于评价两个无序分类变量的相关性。 卡方检验用于检验两组数据是否具有统计学差异,从而分析因素之间的相关性

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    推荐系统变得会“说话”——推荐理由设计实践

    推荐系统要向人性化的方向发展,除了要深入分析用户喜好制定合理的推荐策略,能够对推荐的结果提供合理的解释也相当重要。 基于知识的推荐的原理是对知识库进行分析处理,形成用户需求和物品之间的强规则,进而形成推荐体系。 要获取学习速度方面的效果,系统须允许用户去修改自己的偏好信息,然后使用用户线上行为数据进行AB测试来进行分析比较。 四、静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统 ? 在推荐系统运行过程中,静态推荐理由挖掘模块可以通过分析数据统计系统内容,将每个待推荐对象各种统计数据生成用户可直观理解的推荐理由,这些统计数据包括,物品不同指标下的榜单信息构成理由,物品的用户行为信息构成理由 作者简介 张健,复旦大学计算机软件与应用专业硕士,现任达观数据联合创始人,曾在盛大创新院智能推荐组负责数据挖掘和分析、智能推荐,在盛大文学数据中心负责大数据分布式处理、数据挖掘和分析、文本智能审核。

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    生信分析网站(相关性分析

    在差异分析的前提下,表型分析成为重点内容,也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比,相关性分析是另外一个常见的表型分析相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况,通常用相关系数R表示,其差异也是用p值判断。 相关性分析数据库 Kaplan-Meier Plotter(临床相关性分析权威数据库,推荐) http://kmplot.com/analysis/ GEPIA(病理分期相关性分析) http://gepia.cancer-pku.cn gene=&clicktag=survival UALCAN(种族、年龄、吸烟、突变等相关性分析,与km plotter的结果呼应) http://ualcan.path.uab.edu/ Coexpedia ,次选) http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html GEPIA(国人之光,相关性分析是特色) http://gepia.cancer-pku.cn

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    相关性分析的五种方法有哪些_数据相关性分析

    协方差只能对两组数据进行相关性分析,当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x,y,z,的协方差矩阵计算公式。 协方差通过数字衡量变量间的相关性,正值表示正相关,负值表示负相关。 当我们面对多个变量时,无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度,就需要使用下一个方法:相关系数。, 3,相关系数 第三个相关分析方法是相关系数。 相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量,并且带有方向性,1表示正相关,-1表示负相关,可以对变量关系的强弱进行度量,越靠近0相关性越弱。 经过计算城市与购买状态的相关性最高,所在城市为北京的用户购买率较高 到此为止5种相关分析方法都已介绍完,每种方法各有特点。 其中图表方法最为直观,相关系数方法可以看到变量间两两的相关性,回归方程可以对相关关系进行提炼,并生成模型用于预测,互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    Python 数据相关性分析

    本文有视频教程,感兴趣的朋友可以前往观看 Python入坑实战系列 Part-2 – 简单数据相关性分析 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 Anaconda 的 ipython 来演示如何使用 Python 数据相关性分析,我所使用的 当然,我们知道,这两组数据都是使用 random 函数随机生成出来的,其实并没有什么相关性,这也是在数据处理中,需要特别留意的一个地方,统计的方法可以给我们一个定量的数值可供分析,但实际的分析也需要结合实际以及更多的情况综合考虑 到这里我们应该已经了解了数据相关性分析的原理,以及简单的具体实践使用方法,日后在工作中遇到需要做数据相关性分析的时候,就可以派上用场了。

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    数据分析利器之相关性分析

    导读:相关性分析在量化分析、行业分析、机器学习等领域都有着普遍的应用,本文将围绕相关性分析的定义、相关性系数等重点知识展开介绍,更多数据分析干货可点击数据分析方法论(干货)。 1、什么是相关性分析 相关关系 当变量间有十分密切的关系,但不能用精确的数学表达式明确如何从一个或多个变量求出另一变量的值,则称这些变量有相关关系。相关关系是一种非确定性关系。 相关性分析 相关性分析指对有相关关系的变量进行分析,衡量变量间的相关程度。 相关关系不等于因果关系 因果关系是相关关系,而相关关系不一定是因果关系。 相关系数取值一般在-1~1之间,可从如下两个维度进行解读: 大小 相关系数的绝对值越接近1,表示两个变量间相关性越强。 方向 相关性系数大于0表示两个变量呈正相关关系,否则为负相关关系。 4、学习卡 下图对相关性分析方法重点内容进行了罗列,可保存到相册随时查看。

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    用Excel做相关性分析

    作者:可乐 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。 2、数据分析 Excel里还可以用数据——数据分析——相关系数,这个功能来进行相关分析。数据分析这个功能怎么激活可以百度一下。 ? 四、为什么要做相关分析 1、简单的相关性分析——如QC 做相关性分析,首先,很明显的一点是,了解两个或几个变量之间的关系,在做QC(质量管理)的时候,在要因确认这一项中会用到相关性分析,我们想要知道我们分析出来的末端因素和目标值之间有无相关关系 输入的变量过多,可能会导致共线性问题,即输入的自变量之间存在较强的相关关系,多个自变量强相关,这显然是没有必要的,也浪费了资源和效率,只选择其中一个即可,因此用相关性分析可以避免共线性问题。 当然解决共线性问题还有其他的方法,如主成分分析、聚类等,以后再细讲吧。

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    相关性网络节点度分析

    承接前一篇文章,接下来我们利用复杂网络理论对相关网络数据进行深入的分析。 在网络分析中的节点度(node degree)是指和该节点关联的边的条数,或者说连接的个数,又称关联度;显然网络节点越多,节点度越大,为了去除网络规模的影响,使得不同网络可以相互比较,可以使用度中心性( 度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标,其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度,也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例,如下所示: 其中g为节点总数,度中心性取值范围0 节点度分布图是不同节点度范围内的节点数目统计情况,可以反映网络的异质性,也即节点之间的连接状况是否均匀,理论上高关联度节点越多网络结构越复杂,做图结果如下所示: 接下来我们可以筛选出度中心性高的节点,来看那些物种或者环境因子在相关性网络中的影响较大 : #提取筛选环境因子与物种相关性 envcor=rcorr[1:m, (m+1):(m+n)] sumcor=numeric(m) for (i in 1:m) { sumcor[i]=sum(abs

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    强大的数据相关性分析

    在数据分析中,有一种分析就是相关性分析,所谓的相关性分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”,比如商场折扣和销量的 的分析,我们可以通过相关性分析,来判断折扣和销量之间的相关性有多强 数据的相关性分为数据的正相关,数据的负相关,和数据的无关,通过数据相关系数的分析,我们可以判断两组数据之间相关强度。 ? 相关性分析中的 相关系数可以通过EXCEL中的函数来计算,然后我们来判断相关系数的平方数,来判断数据是正相关强烈还是负相关强烈,比如我们看到的下面这组数据,是营业额和加班小时的数据,我们通过相关性来判断公司的营业额和加班的关系是否强烈 相关性的数据分析在人力资源数据分析里有很多的应用,比如我们在做一些培训问卷调研的时候,我们会从很多维度让学员来对讲师和培训打分,根据打分的结果,我们要分析,讲师哪些技能需要提升,根据学员最后打的综合评分 ,我们要去判断,讲师的哪些授课技能是和最后的综合评分相关性最大,这些都是可以用相关性分析,和相关函数来进行计算。

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    相关性分析返回相关性系数的同时返回p值

    这个分析需求已经不是第一次有人问我了,可能是因为某个基因集相关的lncRNA的数据分析策略深入人心吧。越来越多的人选择了它相关性分析。 如果是2万多个蛋白质编码基因和2万多个lncRNA基因的相关性,计算量就有点可怕,不过几十个m6a基因或者小班焦亡基因去跟其它基因进行相关性计算,基本上还是绝大部分小伙伴可以hold住的。 dim(dat_m6A) [1] 20 500 > dim(dat_lnc) [1] 15000 500 接下来,我们就开始对 dat_m6A 和 dat_lnc 两个矩阵的不同基因,进行相关性分析 -0.57 -0.34 -1.07 -1.25 lnc_4 -1.47 0.02 -1.33 -0.73 因为,这两个矩阵,都是完全随机的,所以后续进行相关性分析 可能是对 R基础包stats里面的cor函数 不熟悉,以为它只能是对两个向量进行相关性计算,其实它可以直接对一个表达量矩阵进行相关性计算。

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    智能推荐:“相关性搜索”只给你最想要的

    换言之,就是如何正确地理解用户意图,提高搜索的相关性,为用户提供满意的搜索结果。 什么是相关性 所谓相关性,就是根据内容对用户及业务需求的满足程度,对搜索内容进行排名的一门学问。 然而,技术只是实现相关性的工具,明白要做什么可能比知道怎么做更重要。“相关性”在某个具体应用里的含义大相径庭。 在不同的应用中其搜索相关性大不相同 我们很容易误以为搜索是一个单一问题。 电商网站为了达成交易,就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息,为用户推荐合适的商品,促进销售。 医疗、法律和学术研究领域的专家搜索,通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。 信息检索与相关性 那么,搜索的相关性有系统性的基础和通用的工程性原则吗?答案是有的。事实上,在相关性的背后藏着一门学问:学术领域里的信息检索(information retrieval)。 如何解决相关性 开源搜索引擎可以通过编程的方式将我们对相关性的理解植入搜索引擎,打造相关性解决方案,使之既满足用户需求,又符合业务目标。

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    「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver-好用的插件工具推荐

    在此系列中,笔者为大家带来一些以数据分析师视角去使用Sqlserver的系列文章,希望笔者走过的路能够给后来者带来一些便利。 背景介绍 在数据分析师的角色下,使用数据库更多的是为了从数据库中获取数据,和数据库交互的语言是SQL,因此最快速写出想要的SQL语句查询就显得非常有必要了,毕竟不是在分析的路上,就是在写SQL语句查询的路上 例如这个网站就可以在线格式化多种数据库SQL http://www.dpriver.com/pp/sqlformat.htm 在线格式化SQL 其他常用格式化工具 除了SQL语句格式化是刚需,同样还有xml和json,也是日常数据分析 作为一名数据分析师,工具的作用也尤为重要,以上介绍的工具,都是实打实地带来极大生产力的工具。希望笔者的一些探索发现能够带给你们一些帮助。 笔者未来聚焦在数据领域的分享,不限于Excel,会分享更多Sqlserver、dotNET、Azure、PowerBI等话题,升级数据分析的能力,欢迎继续关注。

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    挖掘数据内部联系:相关性分析

    相关性表示的是两个观测的数据向量之间的变化关系。一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或环境因子)之间进行相关性分析。 两个变量之间的相关性可以用简单相关系数(例如皮尔森相关系数等)进行表示,相关系数越接近1,两个元素相关性越大,相关系数越接近0,两个元素越独立。 当x为矩阵或数据框,计算结果为元素之间的相关性矩阵。相关性矩阵对角线为1(自相关)。 相关系数检验 与距离不同,相关性需要进行统计检验,假如两个变量独立,那么相关系数R应该是很接近0的,那么我们认为R是服从均值为0的正态分布,那么对于实际观测值r可以构造统计量使用t检验进行分析。 例如当我们进行多重独立比较相关性时,加入有k个变量,那么需要进行k(k-1)/2个相关性分析,每个相关性均检验一次。

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    人才盘点中的数据相关性分析

    要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”,所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系,这个数据关系分为两种正相关:Y数据随着X数据的增大而增大,系数K 是个正值负相关:Y 数据随着X的增大而减小 ,系数K是个负值 然后在相关性的数据分析中,有个关键的指标叫相关系数,相关系数的值能表示两个变量之间的关系,在相关分析中,相关系数的值在 -1 到 1 之间,相关系数越接近1 ,说明两个变量之间的相关性越强 这个时候我们就要做相关性的数据分析,通过EXCEL的数据分析插件,来对每个能力和绩效做相关分析。 最后我们看到的相关性的数据如下 在这个相关性分析的表中,最下面一行是2019年绩效和各个能力的相关系数,我们发现 “抗压能力”,“主动意识”,“责任性” 是和绩效最相关的,也就意味说,一个绩效优秀的员工 通过这种相关性的数据分析,我们排除了人为的主观的因素,其实可以理解为类似测评,通过数据,通过科学的数据分析的方法找出和绩效最相关的能力维度,然后在制定相应的学习发展计划最终帮助业务团队提升绩效。

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    GEPIA做相关性分析(临床意义)

    数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。 分析内容包括肿瘤/正常差异表达谱分析、表达分布、病理分期、生存分析,相似基因,基因表达相关性和降维分析等。界面友好,操作简答,通过点击GEPIA 就可以进行综合全面的分析。 GEPIA数据库的主要功能 单基因分析,差异分析,与肿瘤分期的相关性,生存分析和相似基因。 肿瘤类型分析,包括筛选与肿瘤关系、影响生存最密切的基因。 多基因分析,包括基因表达的相关性和降维分析等。 至于生存分析,个人建议还是首选km plotter,因此不做详细展示。 ? GEPIA另外一个比较有特色的功能是基因表达的相关性分析。我们以乳腺癌中ERBB2和EGFR表达的相关性分析为例展示。 对于分析基因与热点分子,如免疫检查点分子的相关性,便利而强大。 此外,基因表达与肿瘤分期的相关性分析也是GEPIA数据库的特色,在生信论文里面很常见。比如某基因家族与肾癌分期的相关性分析。如下图。

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