相关性分析怎么做

如题所述

相关性分析的做法有:数据分析、协方差计算、计算相关系数、回归分析、计算信息熵与互信息。

1、数据分析:

将数据进行可视化处理,通过绘制图表进行相关性分析。将数据进行可视化处理,比如,绘制双坐标轴折线图、散点图等来清晰对比数据的变化趋势,以此进行相关性分析。



2、协方差计算:

协方差可以衡量两个变量的总体误差,如果两个变量变化趋势一致,协方差就是正值,说明两个变量正相关。

3、计算相关系数:

相关系数的取值在-1到1之间,1表示两个变量完全线性相关,-1表示两个变量完全负相关,0表示两个变量不相关。

4、回归分析:

两个变量使用一元回归,两个以上变量使用多元回归。

5、计算信息熵与互信息:

通过这种方法可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。

相关性分析类别:

1、财务分析:

又称有用性分析,是财务会计的一部分,是指会计信息要同信息使用者的经济决策相关联,即人们可以利用会计信息做出有关的经济决策,相关性分析的目的在于提高使用者的经济决策能力和预测能力。

2、经济分析:

相关性的统计与分析是经济学中常用的一种方法。相关性是指当两个因素之间存在联系,一个典型的表现是:一个变量会随着另一个变量变化。相关又会分成正相关和负相关两种情况。

3、统计分析:

相关性系数的计算过程可表示为:将每个变量都转化为标准单位,乘积的平均数即为相关系数。两个变量的关系可以直观地用散点图表示,当其紧密地群聚于一条直线的周围时,变量间存在强相关性。

4、数学分析:

当两个变量的标准差都不为零时,相关性系数才有定义。当一个或两个变量带有测量误差时,他们的相关性就会受到削弱。

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