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【精讲】大数据分析入门

相关与独立性分析（1）

2023-01-13 03:42:41 128 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

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分类变量的相关性分析（独立性检验）例如，如果独立性检验的结果显示 p 值小于 0.05，那么我们可以认为两个分类变量之间存在显著的相关性；反之，如果 p 值大于等于 0.05，则不能得出变量之间存在相关性的结论。此外，样本量的大小、数据的质量等因素也可能会影响检验结果的可靠性。独立性检验的原假设是两个分类变量之间相互独立。如果 p 值小于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在相关性。独立性检验的结果主要包括卡方值（chi2）、p 值、自由度（dof）和期望频数（expected）。阅读详情

课时名称	课时知识点
相关与独立性分析（1）	在大数据统计学核心理论章节中介绍说明相关与独立性分析

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独立性分析——Projection correlation between two random vectors 致谢：Thanks to my wife！感谢智慧与美貌并存的（某人要求必须加）老婆举办的论文研讨班，让我看懂了一篇篇最新的统计理论论文，激发了我的兴趣及研究热情~ 我从2016年开始关注随机向量/变量的相关性/独立性分析。起初，对Fosdick et al.[2]使用Wilks’ lambda统计量分析网络邻接矩阵低维隐含因子与节点属性间依赖性的方法很感兴趣，但该方法假设隐含因子与节点属性均服... 阅读详情

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