
回歸中的相關(guān)系數(shù)以及R平方值和Python應(yīng)用舉例
1. 皮爾遜相關(guān)系數(shù) (Pearson Correlation Coefficient):
1.1 衡量?jī)蓚€(gè)值線性相關(guān)強(qiáng)度的量
1.2 取值范圍 [-1, 1]:
正向相關(guān): >0, 負(fù)向相關(guān):<0, 無(wú)相關(guān)性:=0
2. R平方值:
2.1定義:決定系數(shù),反應(yīng)因變量的全部變異能通過(guò)回歸關(guān)系被自變量解釋的比例。
2.2 描述:如R平方為0.8,則表示回歸關(guān)系可以解釋因變量80%的變異。換句話說(shuō),如果我們能控制自變量不變,則因變量的變異程度會(huì)減少80%
2.3: 簡(jiǎn)單線性回歸:R^2 = r * r
多元線性回歸:
Python實(shí)現(xiàn);
import numpy as np
from astropy.units import Ybarn
import math
def computeCorrelation(X, Y):
xBar = np.mean(X)
yBar = np.mean(Y)
SSR = 0
varX = 0
varY = 0
for i in range(0 , len(X)):
diffXXBar = X[i] - xBar
diffYYBar = Y[i] - yBar
SSR += (diffXXBar * diffYYBar)
varX += diffXXBar**2
varY += diffYYBar**2
SST = math.sqrt(varX * varY)
return SSR / SST
testX = [1, 3, 8, 7, 9]
testY = [10, 12, 24, 21, 34]
print (computeCorrelation(testX, testY))
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