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在Python中计算Pearson相关性和重要性

在Python中计算Pearson相关性和重要性

德玛西亚99 2019-12-09 09:32:13
我正在寻找一个将两个列表作为输入,并返回Pearson相关性和相关性意义的函数。
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3 回答

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小唯快跑啊

TA贡献1863条经验 获得超2个赞

皮尔逊相关性可以用numpy的来计算corrcoef。


import numpy

numpy.corrcoef(list1, list2)[0, 1]


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反对 回复 2019-12-09
?
慕桂英546537

TA贡献1848条经验 获得超10个赞

一种替代可以是来自天然SciPy的功能linregress其计算:


斜率:回归线的斜率


截距:回归线的截距


r值:相关系数


p值:假设检验的两侧p值,其零假设是斜率为零


stderr:估计的标准误差


这是一个示例:


a = [15, 12, 8, 8, 7, 7, 7, 6, 5, 3]

b = [10, 25, 17, 11, 13, 17, 20, 13, 9, 15]

from scipy.stats import linregress

linregress(a, b)

将返回您:


LinregressResult(slope=0.20833333333333337, intercept=13.375, rvalue=0.14499815458068521, pvalue=0.68940144811669501, stderr=0.50261704627083648)


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反对 回复 2019-12-09
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