数学建模相关系数spearman相关系数下载

weixin_39820780 2023-11-20 16:30:30

代码和例题数据，斯皮尔曼相关系数讲解，扩展资料，以及皮尔逊相关系数皮尔逊 pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）出自数模建模学习交流 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/m0_75058683/88504687?utm_source=bbsseo

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代码和例题数据，斯皮尔曼相关系数讲解，扩展资料，以及皮尔逊相关系数 皮尔逊 pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错的方法）出自数模建模学习交流

数学建模学习方法-相关分析

使用 Pearson 相关系数、Spearman 相关等级系数、GM（1,1）、多元回归预测方法建立了数学模型，对建立的模型求解。针对问题一：通过查阅四个国家对应的相关数据，以确诊率衡量疫情传播情况，通过用 Pearson 相关系数和 Spearman 相关等级系数的方法，建立检测能力，经济发展水平，医疗资源，文化价值观，政府组织能力五个因素与疫情传播情况的相关性分析模型，并求得五个因素与疫情传播情况的相关性系数或相关性等级系数分别为：0.953，0.572， 0.836，1，0.949。针对问题二：第一种方案灰色预测法通过 MATLAB 求解，验证通过级比检验，可以得出 ˆa  0.050194， ˆb  26483000 。预测函数为： ˆ 1  1 -502016888.1 0.050194k 527612862.1 x k   e   求出预测的 100 个数据,整体呈下降趋势，在第 400 天后趋于平缓。从图像快要看出，这种模型在前期的拟合程度很好，对于短期的预测可靠性强。第二种方案回归预测分析得到 R1 2  0.72(新增确诊人数的

数学建模-相关与回归分析.PPT

数学建模学习方法-典型相关分析

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