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  1. 皮尔逊相关系数

  2. 皮尔逊相关系数 适合评价相应数据的相关性

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-11-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：zhwb024

  1. 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python实现

  2. 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现，用户相似度用Pearson相关系数进行计算。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-09-14
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_20599123

  1. Pearson correlation

  2. 在统计学中，皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），通常用r或是ρ表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系（线性相关）的，取值范围在[-1,+1]之间。皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱，它是由Karl Pearson在19世纪80年代从Francis Galton介绍的想法基础发展起来的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-04-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_27750219

  1. 皮尔逊相关系数-距离相关-最大信息系数PPT

  2. 本文综合网上多篇文章总结了计算变量相关性的三个主要参数的参数，包括皮尔逊相关系数、距离相关以及最大信息系数的介绍。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_22492609

  1. 计算两组数据线性相关性

  2. 计算两组数据的皮尔逊线性相关系数。相关系数的取值范围为[-1,1]。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：yxf0915

  1. 皮尔逊算法--java 和python 版

  2. 相关性算法----皮尔逊算法的实现，内涵java实现版本和python实现版本，已测。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-06-27
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_31408331

  1. 淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理问题（数学建模）

  2. 自己做的本文主要研究淡水养殖池塘水华发生及池水净化问题。在充分利用附件数据并对其进行统计学预处理的基础上，综合运用了模糊评价、最小距离聚类算法、多元线性回归、最小二乘分析等方法建立一系列数学模型，分析水华爆发原因并对其进行预测，最后结合模型提出解决该问题的养殖池塘自净化方案。 针对问题一，为使数据更有效表示实际情况，通过数据差值图去除数据中的无效数据，并进行无量纲化处理。然后通过计算皮尔逊积矩相关系数定量地表示在不同环境下各理化因子含量之间的相关性强弱，并查阅文献解释造成相关性差异的生物学原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：1006592
    • 提供者：qq_37437654

  1. 用ATLAS测量在$$ \ sqrt {s _ {\ mathrm {NN}}} = 5.02〜\ hbox {TeV} $$ sNN = 5.02TeV下铅-铅和质子-铅碰撞中与平均横向动量相关的流谐波相关性 探测器

  2. 为了评估在超相对论性离子碰撞中形成的夸克-胶子等离子体的特性，大型强子对撞机的ATLAS实验测量了平均横向动量与流动谐波之间的相关性。 该分析使用铅-铅和质子-铅碰撞的数据样本，该样本是在每个核对对的质心能量为5.02 TeV时获得的，对应于$ 22〜\ upmu \ text {b} ^ {-1 } $$22μb-1和$$ 28〜\ text {nb} ^ {-1} $$ 28nb-1。 使用修改后的皮尔逊相关系数和带电粒子轨迹逐个事件进行测量。 在铅-铅碰撞中测量了二次，三次和四次流动谐波

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38732463

  1. 皮尔逊相关性系数计算工具类

  2. 介绍： 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。---科普中国-科学百科 使用： 皮尔逊相关性系数计算工具类，将该类复制到项目目录后，可根据业务需求，传递参数调用就行。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：javapluss

  1. ISTREM 软件测试可靠性评估方法研究（二）

  2. 3.2 模型相关性的证明 　　为了进一步验证测试模型的独立性，引入皮尔逊模型来验证模型在时间上的独立性，利用统计学中皮尔逊模型计算相关度，该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量.它以用户为坐标轴，将评价的物品绘制到图上.如果两位用户的评价情况相同，那么这条直线将成为对角线.公式如下： 　　若根据实际测试情况，若根据数据计算出的皮尔逊相关系数大于0.3,则表示相关.反之，则无关，即：两两某时段失效数概率. 　　在实际的软件测试过程中，是分阶段进行的，如：静态测试.单元测试.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：249856
    • 提供者：weixin_38699593

  1. stats2021_topics-源码

  2. 按主题统计学习 该存储库的目的是按主题列出一些统计学习模块。最初创建该索引的目的是为信息学学生的一学期统计学课程的材料编制索引。 专题页面 统计简介： : 基础-数据清理，数据探索，概率： : 基础-零假设意义检验（NHST）： : 基础-NHST问题，统计假设： : 非参数测试： : 皮尔逊相关性： : 线性模型（简单回归）： : 线性模型（多元回归）： : t检验： ： 单向方差分析： : 双向方差分析： : ANCOVA和RMANOVA： ： 回归诊断： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42116921

  1. cerconn-源码

  2. cerconn：小脑功能连接图 种子区是由cersuit流水线生产的Buckner 7集。 计算出四组：通过回归去除和不去除平均灰质信号；以及1体素半径球形核仁时，有和没有侵蚀种子ROI。 计算相对于其他种子区域的双变量皮尔逊相关性和偏相关性。 输入项 产出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42131861

  1. kaizen-源码

  2. 改善 统计库用于假设检验和数据分析。 库包含以下内容： 假设检验（置换检验） T检验（一个样本，独立样本） 相关性（皮尔逊，斯皮尔曼，协会，协方差） 正态性检验（kolmogorov-smirnov，shapiro wilk） 卡方检验（偶然性，单向表） 曼·惠特尼（Mann Whitney U） 置信区间（均值和均值之差）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42148975

  1. r-scripts:努力将公共卫生专业人员经常需要分析数据的R代码汇总在一起-源码

  2. R脚本 努力将公共卫生专业人员经常需要分析数据的r代码放在一起。 贡献者 维斯努（Visnu）Pritom Chowdhury 先决条件 [R r编辑器（例如rStudio） 数据 内容 入门 设置目录 汇入资料 列出变量名 查看数据集 按变量排序 合并数据集 情节 箱形图 直方图 密度图 散点图 测试常态 带直方图 与QQ情节 带茎叶图 带箱图 偏斜地 峰度 夏皮罗-威尔克检验 t检验 一个样本t检验 未配对样本t检验 配对样本t检验（不完整） 卡方检验 贴合度 独立性测试 均匀性测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 软件测试-源码

  2. 软件测试 在这个项目中，我负责查找减慢Z3和CVC4求解器的前三个语法构造。 给定int和real理论上z3和cvc4 smt求解器的输出，我发现每个公式中构造出现的次数与运行时间之间的关系。 然后使用皮尔逊相关性进行静力分析以计算相关系数；然后选择最高的三个结构。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 高效的逐列相关：在各种科学计算语言中计算两个矩阵的列之间的皮尔逊相关性的有效方法-源码

  2. 高效的列相关 计算numpy和其他科学计算语言中两个矩阵的列之间的皮尔逊相关性的有效方法。 有关初始讨论，请参见 。 numpy版本在。 时机 笔记本电脑：i7-5650U 2.2 GHz（双核），8GB 1600 MHz DDR3、512 GB PCIe SSD，Mac OS 10.13.3 台式机：i7-4790K 4.0 GHz（四核），32GB 1333 MHz DDR3、250GB SATA SSD，Ubuntu 16.04。 x64 在两台计算机上，TurboBoost均保持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42160376

  1. 数据特征分析：相关性分析（Pandas中的corr方法）

  2. 文章目录1.图示初判两个变量之间的相关性（散点图）多变量之间的相关性（散点图矩阵）2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 介绍如下几种方法： 图示初判 Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1.图示初判 拿到一组数据，可以先绘制散点图查看各数据之间的相关性： 两个变量之间的相关性（散点图） import numpy as np import pandas as pd import matplo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38639237

  1. ISTREM 软件测试可靠性评估方法研究（二）

  2. 3.2 模型相关性的证明 　　为了进一步验证测试模型的独立性，引入皮尔逊模型来验证模型在时间上的独立性，利用统计学中皮尔逊模型计算相关度，该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量.它以用户为坐标轴，将评价的物品绘制到图上.如果两位用户的评价情况相同，那么这条直线将成为对角线.公式如下： 　　若根据实际测试情况，若根据数据计算出的皮尔逊相关系数大于0.3,则表示相关.反之，则无关，即：两两某时段失效数概率. 　　在实际的软件测试过程中，是分阶段进行的，如：静态测试.单元测试.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：305152
    • 提供者：weixin_38728624