Коэффициент корреляции Пирсона

– это мера скоррелированности двух переменных. Он принимает значения от 1 до -1, где 1 означает, что корреляция между переменными идеальна, 0 – что корреляции нет, а -1 – что имеется идеальная обратная корреляция. Корреляция Пирсона рассчитывается по формуле B.2.

Формула B.2.

Эта формула реализуется такой функцией:

def pearson(x,y): n=len(x) vals=range(n)

#    Простые суммы

sumx=sum([float(x[i]) for i in vals]) sumy=sum([float(y[i]) for i in vals])

#    Суммы квадратов

sumxSq=sum([x[i]**2.0 for i in vals]) sumySq=sum([y[i]**2.0 for i in vals])

#    Сумма произведений pSum=sum([x[i]*y[i] for i in vals])

#    Вычисляем коэффициент корреляции Пирсона num=pSum-(sumx*sumy/n)

den=((sumxSq-pow(sumx,2)/n)*(sumySq-pow(sumy,2)/n))**.5 if den==0: return 0

r=num/den

return r

Мы пользовались корреляцией Пирсона ранее для вычисления степени подобия между предпочтениями двух людей.

Вы можете следить за любыми ответами на эту запись через RSS 2.0 ленту. Вы можете оставить ответ, или trackback с вашего собственного сайта.

Оставьте отзыв

XHTML: Вы можете использовать следующие теги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

 
Rambler's Top100