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correlation analysis是什麼意思，correlation analysis的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • [數] 相關分析

    • 例句

  • Linear correlation analysis indicated that those patients whose living satisfaction degree was low were prone to athymia, anxietas, interpersonal relationship sensitiveness and somatization symptom.

    線性相關分析表明，生活滿意度較低的患者容易出現失語症，焦慮症，人際關系敏感性和軀體化症狀。

  • We can do correlation analysis through big data.

    我們可以通過大數據做關聯分析。

  • This article will give some correlation analysis.

    本文将給予相關分析說明。

  • Actually, the result of such correlation analysis is fuzzy.

    實際上相關分析的結果是模糊的。

  • The first part is the correlation analysis about public opinion.

    第一部分主要對民意進行的相關分析。

    • 專業解析

    相關性分析（Correlation Analysis）是統計學中用于量化兩個或多個變量之間線性關系強度和方向的數學方法。其核心在于評估當一個變量變化時，另一個變量是否傾向于隨之發生可預測的變化。分析結果通過相關系數（通常用 r 表示）體現，其取值範圍在 -1 到 +1 之間。

    核心概念解析

    1. 相關系數的含義：

      • 正值（+1）：表示完全正相關，即一個變量增加時，另一個變量也同步增加（例如，學習時間與考試成績）。
      • 負值（-1）：表示完全負相關，即一個變量增加時，另一個變量減少（例如，車速與到達目的地所需時間）。
      • 零值（0）：表明變量間不存線上性關系（注意：可能存在非線性關系）。

    2. 常用方法：

      • 皮爾遜相關系數：適用于連續變量且數據呈正态分布的情況，計算公式為：

        $$ r = frac{sum_{i=1}^n (x_i - bar{x})(yi - bar{y})}{sqrt{sum{i=1}^n (xi - bar{x})} sqrt{sum{i=1}^n (y_i - bar{y})}} $$

      • 斯皮爾曼秩相關系數：適用于有序數據或非正态分布數據，通過變量排序後的秩次計算相關性。

    3. 關鍵限制：

      • 相關性≠因果性：即使兩個變量高度相關，也無法證明其中一個變量的變化導緻了另一個的變化（例如，冰淇淋銷量與溺水事故相關，實則是夏季高溫這一共同原因導緻）。
      • 對異常值敏感：極端值可能顯著扭曲相關系數結果。
      • 僅反映線性關系：非線性關聯（如抛物線關系）可能被忽略。

    實際應用場景

    權威參考文獻

    1. 美國統計協會（ASA） 指出，相關性分析是描述性統計的基礎工具，但需謹慎解釋其意義，避免因果誤判。
    2. 中國國家統計局 在《統計學術語标準》中明确定義了相關分析的適用範圍和計算方法。
    3. 麻省理工學院（MIT）統計學課程資料 強調，相關系數的顯著性需通過假設檢驗驗證（如 t-檢驗），公式為：

      $$ t = frac{rsqrt{n-2}}{sqrt{1-r}} $$

      其中 n 為樣本量。

    參考文獻

    網絡擴展資料

    相關性分析（correlation analysis）是統計學中用于衡量兩個或多個變量之間關聯程度的方法。以下是關鍵點解釋：

    1. 核心概念
      通過計算相關系數（取值範圍為-1到+1），判斷變量間的線性關系：

      • 正值表示正相關（一個變量增加，另一個也傾向于增加）；
      • 負值表示負相關（一個變量增加，另一個傾向于減少）；
      • 0表示無線性關聯。

    2. 常用方法

      • Pearson相關系數：適用于連續變量且數據呈正态分布時，公式為： $$ r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}} $$
      • Spearman秩相關：適用于有序數據或非正态分布數據，基于變量排名計算；
      • Kendall's Tau：類似Spearman，但對異常值更穩健。

    3. 強弱判斷

      • 絕對值0.8-1.0：極強相關
      • 0.6-0.8：強相關
      • 0.4-0.6：中等相關
      • <0.4：弱相關

    4. 應用場景
      常見于金融（如股票與市場的關聯分析）、醫學（藥物劑量與療效關系）、社會科學（收入與教育程度研究）等領域。

    5. 注意事項

      • 僅反映線性關系，非線性關聯可能需要其他方法（如互信息）；
      • 相關性≠因果關系，需結合實驗設計或因果推斷方法進一步驗證。

    例如：研究發現冰淇淋銷量與溺水事件正相關，實則是兩者均受夏季高溫影響，體現虛假關聯。

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