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什么是Pearson相关系数和Spearman相关系数?

皮尔森相关百度百科解释：皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积差相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient） ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。

Spearman 和 Pearson 相关系数在算法上完全相同. 只是 Pearson 相关系数是用原来的数值计算积差相关系数， 而 Spearman 是用原来数值的秩次计算积差相关系数。

Spearman秩相关系数是一个非参数性质（与分布无关）的秩统计参数，通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数，在实际计算中，有更简单的计算 的方法。

Pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。

相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。常用的相关系数公式有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

pearson和spearman适用条件

1、Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。Spearman相关系数适用于有序变量或非线性变量之间的相关性分析，可以测量变量的等级顺序相关性。

2、Pearson相关系数适用条件为两个变量间有线性关系、变量是连续变量、变量均符合正态分布。

3、连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

4、Spearman秩相关系数 对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。

5、适用于有序离散型和连续型的数据。- Pearson相关系数对异常值较为敏感，而Spearman相关系数对异常值相对较稳健。- Pearson相关系数可以捕捉到线性相关性，而Spearman相关系数能够捕捉到更广泛的关系，包括单调关系。

pearson相关系数和spearman相关系数的区别

连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

Pearson相关系数和Spearman相关系数是两种常用于衡量变量之间关联程度的统计指标，但它们的计算方法和应用场景有所不同。 Pearson相关系数：Pearson相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关程度。

Pearson相关系数和Spearman相关系数是常用的统计指标，用于衡量两个变量之间的相关性。它们的主要区别在于：变量类型：Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。

两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。

pearson相关与spearman相关区别是什么?

连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

Pearson相关系数和Spearman相关系数是两种常用于衡量变量之间关联程度的统计指标，但它们的计算方法和应用场景有所不同。 Pearson相关系数：Pearson相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关程度。

两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。

pearson相关系数的计算方法

1、皮尔逊相关系数的优点是能够准确地反映两个变量之间的线性相关程度，并且具有较为严格的统计意义。但是，它要求数据必须服从正态分布，否则计算出的相关系数可能不准确。

2、相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前；相关分析与回归分析的逻辑关系为：先有相关关系，才有可能有回归关系。

3、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。

4、相关系数介于区间[-1，1]。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。

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