摘要：
Kendall's tau-b（肯德尔）等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定 阅读全文
摘要：
Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计 阅读全文
摘要：
Pearson(皮尔逊)相关系数：也叫pearson积差相关系数。衡量两个连续变量之间的线性相关程度。 当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。 Pearson相关系数公式如下： Pearson（皮尔逊）相关系 阅读全文
摘要：
变异系数：CV=标准差/均值*100% 协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量。 公式简单翻译一下是：对于X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差” 乘以 “Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值。 总结一下，如果协方差为正，说明X，Y同向变化，协方差越大说明同向程度 阅读全文