回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例-CDA数据分析师官网

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例

2018-01-25

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例
1. 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient):
1.1 衡量两个值线性相关强度的量
1.2 取值范围 [-1, 1]:
正向相关: >0, 负向相关：<0, 无相关性：=0

2. R平方值:

2.1定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。

2.2 描述：如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%

2.3：简单线性回归：R^2 = r * r
多元线性回归：

Python实现;

import numpy as np
    from astropy.units import Ybarn
    import math

    def computeCorrelation(X, Y):
        xBar = np.mean(X)
        yBar = np.mean(Y)
        SSR = 0
        varX = 0
        varY = 0
        for i in range(0 , len(X)):
            diffXXBar = X[i] - xBar
            diffYYBar = Y[i] - yBar
            SSR += (diffXXBar * diffYYBar)
            varX += diffXXBar**2
            varY += diffYYBar**2

        SST = math.sqrt(varX * varY)
        return SSR / SST

    testX = [1, 3, 8, 7, 9]
    testY = [10, 12, 24, 21, 34]

    print (computeCorrelation(testX, testY))

CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>> “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

线性回归 numpy

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇各种相似度计算的python实现

下一篇DT时代，如何成为十字复合型数据分析师

回归中的相关系数以及R平方值和Python应用举例

CDA考试动态

CDA报考指南

热门栏目

最新资讯

数据分析师报考条件？怎么学？

数据分析自学的学习计划

数据分析相关职业选择

数据挖掘与分析在金融行业的使用

学习数据挖掘需要掌握哪些技能

统计学就业机会都在哪里

企业数字化转型的关键成功因素

爬虫技术在数据分析中的作用

数据分析中的数据可视化技巧

银行数字化用户行为分析

怎样利用数据分析优化营销策略

数据分析行业的就业趋势

如何进行市场数据分析

数据分析与数据挖掘的区别

零基础如何自学数据分析

零基础如何自学数据分析

业务分析师面试常见问题

数据分析自学的有效学习方法

如何使用Excel进行数据分析

怎样搭建数据分析工作流程