相关系数的p值是怎么算的?

  统计/机器学习 假设检验 描述性统计    浏览次数: 323
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比如说网上的这个例子,计算a和b的相关系数

最后得到相关系数0.99,p value是0.068。这个p值是怎么计算的?

>> import scipy.stats as stats
>> a = [1.2, 1.5, 1.9]; b = [2.2, 2.5, 3.1]
>> stats.pearsonr(a,b)
(0.99419162560192009, 0.068648785502029797)


 

dsjobhunter   2018-07-30 00:45



   2个回答 
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这个p value对应的null hypothesis是数组a和b的相关系数为0。

p value服从$n-2$的t分布,$n$是数组a的样本个数,$r$是a和b的相关系数,p value对应的t-score的计算公式

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

然后查t分布的表就可以得到p value了。

有兴趣的话可以阅读http://janda.org/c10/Lectures/topic06/L24-significanceR.htm

SofaSofa数据科学社区 DS面经 问答 实战

LiShanfei   2018-11-26 13:20

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类似问题对两个相关系数做显著性的假设检验?


SofaSofa数据科学社区 DS面经 问答 实战

Jiho   2018-08-01 13:01



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