第四章 分析数据间的相关性
spss第四章相关性分析
对于2X2列表，SPSS会提供连续校正和Fisher精确检 验方法，小样本中主要参考这二个指标。
检验结果
Part Four 相关分析
三 两个变量间的相关性分析
analyze→correlate →bivariate
计算序-序、距-距相关系数，并T检验
Count % within 性别 人数 % within 文化程度 % of Total 女 Count % within 性别 % within 文化程度 边缘百分比 % of Total Total Count % within 性别 % within 文化程度 条件百分比 % of Total
一
相关分析的概念
相关 系数 λ 取值范 围 [0.1] PRE意义 λ 检验方 法 χ2 SPSS程序 crosstabs Crosstabs/ correlation crosstabs/ Oneway/ means crosstabs/ correlation /linear
测量级别 类-类 (类-序)
行变量，自变量 相关统 计计算 列变量，因变量
显示每组变量的条形分类图 输出表格的形式 不输出列联表 表格 排列 顺序
Χ 2,受样本量影响
列联系数C,行列数相同
计算r(不推荐)和rs系数 . 相关性检验T
适合方形表,n * n 任意格数
λ
2*2，排除样本量影响
V系数,2*2以上
G相关，较适合 2*2
序-序
类\序-距 (≥3) 距-距
G/ rs E/E2
r
[-1.1] [0.1]
[-1.1]
解析大数据时序数据中的关联性研究
解析大数据时序数据中的关联性研究第一章前言在大数据时代，数据的规模和复杂度不断增加，如何有效地处理和分析大数据成为了一个迫切需要解决的问题。
其中，时序数据作为一种特殊的数据类型，在很多领域都具有广泛的应用。
时序数据分析的重要任务之一是发现数据之间的关联性，这是大数据分析中的关键问题之一。
本篇文章将对时序数据的关联性研究进行探讨和解析。
第二章时序数据的特点时序数据具有时间上的连续性和序列上的相关性。
它的主要特点包括数据的周期性、季节性、趋势性、波动性等。
一般来说，时序数据的收集频率比较高，传统的统计方法难以应对这种大规模、高维度的数据类型。
第三章时序数据的关联性分析方法1.时间序列相关性分析时间序列相关性分析是衡量不同时间序列之间关系的基本方法。
它使用时间序列的统计特征来衡量它们之间的相似性和差异性。
和传统的相关性一样，时间序列的相关性也可以分为正相关、负相关和无关。
2.灰色关联度分析灰色关联度分析是一种基于灰色系统理论来确定不同时序数据之间关联度的方法。
在该方法中，将数据序列转换为灰色数列，并通过灰色关联度计算不同灰色数列的相似性和相关性。
3.波动关联分析波动关联分析是一种基于小波变换的时序数据分析方法。
它能够在多个尺度上分析时序数据之间的关联性，并且可以发现数据之间的非线性关系。
4.结构关联分析结构关联分析是一种基于网络分析的方法，将时序数据看作图网络上的节点，并通过建模和分析网络拓扑结构来研究节点之间的关联性。
结构关联分析能够分析更加复杂的关联性，并且能够发现数据中的隐藏模式，但是其计算复杂度也较高。
第四章实例分析时序数据的关联性分析在很多领域都有应用，如金融、医疗、能源等领域。
在本篇文章中，我们以金融领域为例，探讨已有的一些关联性分析方法的应用。
在股票交易市场中，不同公司的股票价格存在着一定的相关性。
对于这种时序数据，在相关性分析中，一般会采用时间序列相关性分析或者灰色关联度分析等方法来研究不同股票间的关联性。
智能电网监控系统使用指南
智能电网监控系统使用指南第一章：概述 (2)1.1 智能电网监控系统简介 (3)1.2 监控系统的作用与意义 (3)第二章：系统架构 (4)2.1 系统整体架构 (4)2.1.1 数据采集模块 (4)2.1.2 数据处理与分析模块 (4)2.1.3 控制模块 (4)2.1.4 通信模块 (4)2.2 数据采集与传输 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据传输 (4)2.3 数据处理与分析 (4)2.3.1 数据预处理 (4)2.3.2 数据分析 (5)2.3.3 数据可视化 (5)第三章：设备安装与调试 (5)3.1 设备选型与安装 (5)3.1.1 设备选型 (5)3.1.2 设备安装 (5)3.2 设备调试与验收 (6)3.2.1 设备调试 (6)3.2.2 设备验收 (6)第四章：用户操作指南 (6)4.1 系统登录与界面导航 (6)4.1.1 系统登录 (6)4.1.2 界面导航 (7)4.2 数据查询与展示 (7)4.2.1 数据查询 (7)4.2.2 数据展示 (7)4.3 报警与通知 (7)4.3.1 报警设置 (7)4.3.2 报警通知 (7)5.1 电网运行状态监控 (8)5.2 设备运行状态监控 (8)5.3 异常情况处理 (8)第六章：历史数据管理 (9)6.1 历史数据查询 (9)6.1.1 查询条件设置 (9)6.1.2 查询结果展示 (9)6.1.3 查询权限管理 (9)6.2 数据统计与分析 (9)6.2.1 数据统计 (9)6.2.2 数据分析 (10)6.2.3 分析报告 (10)6.3 数据导出与备份 (10)6.3.1 数据导出 (10)6.3.2 数据备份 (10)6.3.3 备份策略制定 (10)第七章：系统维护与管理 (10)7.1 系统升级与维护 (10)7.1.1 系统升级 (10)7.1.2 系统维护 (11)7.2 用户权限管理 (11)7.2.1 用户分类 (11)7.2.2 权限设置 (11)7.2.3 权限管理工具 (12)7.3 系统日志管理 (12)7.3.1 日志类型 (12)7.3.2 日志文件 (12)7.3.3 日志管理工具 (13)第八章：故障诊断与处理 (13)8.1 故障诊断方法 (13)8.2 故障处理流程 (13)8.3 常见故障解决方案 (14)第九章：安全防护 (14)9.1 系统安全策略 (14)9.2 数据安全保护 (15)9.3 网络安全防护 (15)第十章：节能优化 (16)10.1 节能措施 (16)10.2 节能数据分析 (16)10.3 节能效果评估 (16)第十一章：智能应用 (17)11.1 预测性维护 (17)11.2 人工智能算法应用 (17)11.3 无人值守 (17)第十二章：附录 (18)12.1 常见问题解答 (18)12.2 技术支持与联系方式 (18)12.3 系统版本更新说明 (18)第一章：概述1.1 智能电网监控系统简介智能电网监控系统是基于现代信息技术、通信技术、自动化技术等多种技术手段，对电网运行状态进行实时监测、分析、控制和管理的系统。
第四章 数据分析
6、数据导出
• （1）导出CSV文件： to_csv（file_path,sep=",",index=True,header=True） • （2）导出Excel文件： to_excel（file_path,index=True,header=True） • （3）导出到MySQL库： to_sql（tableName,con=数据库链接）
7、数据处理
• 在数据分析前需要对数据进行处理，剔除其中噪声、恢复数据的完整性和一致性后 才能进行数据分析
数据 数据 数据 数据 清洗 合并 计算 分组
8、数据的清洗
• 1．重复数据的处理：
• 使用duplicated( )可以获取哪些是重复的元素，使用drop_duplicates( )能够删除重复元素。
• 2．缺失数据的处理：
• 缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理，缺失值处理常用的方法有 删除法、替换法、插补法等。
• 3．噪声数据的处理：
• 在实际操作中常用分箱（binning）、回归（regression）、聚类（clustering）、计算机与人工检查 相结合等方法“光滑”数据，去掉数据中的噪声。
3、数据分析的工具
• 数据分析的工具数量众多，根据分析数据层次结构的不同，常用数据分析软件可分 为四类
4、PYTHON的PANDAS数据分析包
• Numpy科学计算模块 • Matplotlib绘图模块。
数据导入
数据导出
5、数据导入
• （1）导入TXT文件：read_table（file,names=[列名1，列名2，...],sep="",...） • （2）导入CSV文件：read_csv（file,names=[列名1，列名2，...],sep="",...） • （3）导入excel文件：read_excel（file,sheetname,header=0） • （4）导入MySQL库：read_sql（sql,con=数据库）
初中数学 什么是数据的相关性
初中数学什么是数据的相关性数据的相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
当两个变量的数值在某种程度上随着彼此的变化而变化时，我们可以说它们之间存在相关性。
相关性可以帮助我们理解和分析变量之间的关系，以及它们对彼此的影响程度。
本文将详细介绍数据的相关性及其度量方法。
I. 相关性的度量方法：相关性的度量方法主要有以下几种：1. 协方差（Covariance）：协方差是衡量两个变量之间线性关系的度量。
它表示两个变量的变化趋势是否一致，以及变化的幅度是否相似。
协方差的值可以为正、负或零，分别表示正相关、负相关和无关。
协方差的计算公式如下：Cov(X, Y) = Σ((Xi - Xavg) * (Yi - Yavg)) / n其中，X 和Y 分别表示两个变量的值，Xavg 和Yavg 分别表示两个变量的平均值，Σ 表示求和，n 表示样本数量。
2. 相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数是一种标准化的度量方法，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
它的取值范围在-1 到1 之间，绝对值越接近1，表示相关性越强。
相关系数的计算公式如下：ρ(X, Y) = Cov(X, Y) / (σX * σY)其中，ρ 表示相关系数，Cov(X, Y) 表示协方差，σX 和σY 分别表示两个变量的标准差。
3. 斯皮尔曼相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：斯皮尔曼相关系数是一种非参数的度量方法，用于衡量两个变量之间的单调关系。
它通过将变量的数值转换为排名，来消除数据的分布偏移和异常值的影响。
斯皮尔曼相关系数的取值范围在-1 到1 之间，绝对值越接近1，表示相关性越强。
II. 相关性的解读：根据相关性的度量结果，我们可以进行以下解读：1. 正相关：当相关系数为正值时，表示两个变量之间存在正相关关系。
即，随着一个变量的增加，另一个变量也会增加；或者随着一个变量的减少，另一个变量也会减少。
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤第一章：准备调查数据市场调查数据的准备是进行数据分析的首要步骤。
在这一章节中，我们将讨论如何准备和收集市场调查数据，以便能够进行后续的分析。
1.1 确定调查目的和设计在进行市场调查之前，我们需要明确调查的目的和设计。
这包括确定调查的研究问题、调查对象、调查方式以及样本规模等。
只有明确了调查目的和设计，我们才能有针对性地收集和准备数据。
1.2 收集数据市场调查数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、个人访谈、焦点小组讨论等。
在收集数据时，我们需要注意确保数据的可靠性和有效性。
因此，在设计问卷或进行访谈时，要保证问题的清晰明确，避免引导性问题和双重否定等。
1.3 数据录入和清洗收集到的市场调查数据需要进行录入和清洗。
数据录入可以通过手动输入或扫描问卷等方式进行。
在录入过程中，要检查数据的准确性，确保没有错误的输入。
清洗数据是指检查和处理数据中的不一致、缺失或异常值等问题，以便后续的分析能够得到可靠的结果。
第二章：数据探索与描述在进行数据分析之前，我们需要对数据进行探索和描述，以了解数据的特征和分布情况。
这有助于为后续的分析提供参考和依据。
2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总体和特征描述的统计方法。
我们可以计算数据的均值、中位数、方差、标准差等指标，来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2.2 数据相关性分析在市场调查中，数据之间可能存在相关性。
为了了解变量之间的关系，我们可以使用相关系数进行分析。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间的线性相关程度，并绘制散点图来展示其关系。
2.3 分组分析市场调查数据通常包含多个变量，我们可以通过分组分析来探究变量之间的差异性。
比如，我们可以将样本分为不同的年龄组或性别组，分析不同群体在某个变量上的差异。
第三章：假设检验在市场调查数据分析中，经常需要进行假设检验来验证研究假设的成立。
计量经济学 第四章_2 序列相关性
ij, i,j=1,2, …,n
则认为出现了序列相关性（serial correlation）。
# 序列相关性下的方差－协方差阵
在其他假设仍成立的条件下，序列相关即意味着 E ( i j ) 0
此时，随机误差项之间的方差－协方差阵为：
2 2 E ( 1 n ) Cov (μ ) E (μμ ) E ( ) 2 n 1 n1
（3）回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，即不应
出现下列形式： Yt=0+1X1t+kXkt+Yt-1+t
（4）回归含有截距项
＃ D.W.检验统计量
杜宾和瓦森针对原假设：H0: =0， 即不存在一阶自回归，构造如下 统计量：
D. W.
~ (e
t 2
n
t
~ )2 e t 1
(0.22) (-0.497) (4.541) （-1.842） （0.087）
R2=0.6615
五、序列相关性的补救
如果模型被检验证明存在序列相关性，则首先需要分析其 原因，对症下药：
◦ 如果产生序列相关的原因是变量选择失准（如遗漏了重要的解释 变量等），则应调整变量；如果是模型设定不当，应当调整模型 形式。——虚假的序列相关问题 ◦ 如果原因在于客观经济现象的自身特点，如经济变量的惯性作用 等，则需要发展新的估计方法
~2 e t
t 1
n
• 该统计量的分布与出现在给定样本中的X值有复杂的关系，因此其精 确的分布很难得到。
• 但是，他们成功地导出了临界值的下限 dL 和上限 dU ，且这些上下 限只与样本的容量 n 和解释变量的个数 k 有关，而与解释变量X的 取值无关。
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差距。 （3）决策。若差距足够小，则当前的假设成立。若差距较
大，说明提出的假设是站不住脚的。 统计中国，通常的把握程度为0.95，0.90，0.99
❖ 相关系数的差距
n2 r
1 r2
❖ 0.95把握度下的差距 TINV函数：TINV（probability，degrees_freedom）， probability为1-把握程度； degrees_freedom为n-1
实践
❖ 1999年31个省市自治区个人购买商品住房住宅面 积与商品住宅销售额的数据，现要求函数和“数据 分析”命令分析个人购买商品住房住宅面积与商品 住宅销售额之间的相关性。
❖ 思考：是否容易受到极端值的影响？ “练习”sheet中求两组的相关性
4.3两品质数据间的相关性
分析性别跟职称是否相关？学历与收入是否相关?
❖ （3）图形点大致呈某种曲线形态，表明数据间存在非线 性相关
❖ （4）所有点大致落在一条直线周围，表明数据间有线性 相关性。
实践
❖ 1999年31个省市自治区个人购买商品住房住宅面 积与商品住宅销售额的数据，现要求利用散点图法 分析个人购买商品住房住宅面积与商品住宅销售额 之间的相关性。
❖ （2）数值分析法 图形能够直观展现数据间的相关关系，但并不精确。 简单相关系数通过数字准确描述数据间线性相关的方 向和强弱程度。
第四章 分析数据间的相关性
世间万物总是存在不同程度的联系
函数关系
统计关系
例：正方形体积与边长，年龄与身高，父 母身高与孩子身高，身高与体重，考试成 绩与学习时间，学历与收入，收入与幸福 感，物品价格与质量
❖ 线性相关
Y 正线性相关
负线性相关 X
非线性相关
Y
X
4.2两数值型数据间的相关性
❖ （1）图形分析法 散点图是统计关系分析中最常用的图形工具，它将数 据以点的形式画在直角平面上，它将一组数据作为纵轴， 将另一组数据作为纵轴，事物对象的每个个体以点的形 式出现。
❖ 总体与样本
常常存在这样的情况，我们所观察的只是部分或有限的个体， 而需要判断的总体对象范围却是大量的，甚至是无限的。比如 说为了考察某公司生产的一批电脑芯片的质量，需要了解芯片 使用寿命这一指标。我们关心的是这一整批芯片的质量，但由 于各种原因，只能抽取其中的一小部分进行测试。这时，这一 整批芯片的质量和被抽取出来的那一部分的质量就构成了“整 体”和“部分”的关系了。
❖ 列联表示例
获不获得学分与性别是有关系的，男生获得学分的可能更大一些
❖ 列联表示例
获得 未获得 合计
公共选修课
男
女
合计
30
10
30
10
60
20
专业选修课 男
40 获得 40 未获得 80 合计
女 5 15 20
合计
10
15
30
45
40
60
获不获得学分与性别是不相关的？？？
4.4 相关的可靠性检验
5000000 4500000 4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000
500000 0
0
500
1000
1500
❖ （1）若所有点落在一条直线上，说明数据间是线性相关， 是函数关系，不是统计关系。
❖ （2）所有点杂乱无章，从形态上看不出任何特征和规律， 表明数据间不相关
可靠性研究的就是分析样本数据所体现的相关或 不相关在总体数据间是否依然存在
假设检验的基本原理
显著性水平
显著性水平α是当原假设正确却被拒绝的概率 通常人们取0.05或0.01 这表明，当做出接受原假设的决定时，其正确的
可能性(概率)为95%或99%
（1）数值型数据相关的可靠性检验
❖ 数值型数据相关的可靠性检验步骤如下： （1）首先提出两总体是否相关的假设，通常假设是两总体
方法一：利用卡方分析
1）计算 fe
2）计算 2 3）计算 CHIINV 4）比较及结论
❖ 方法二：利用Chitest函数
（1）假设性别与高等教育程度无关，得到期望频数区域。 （2）利用Chitest函数，求得chitest (实际频数,期望频数)
的值，该值代表假设成立的概率。 （3）若该概率为小概率事件，则认为假设不成立，反之，
则成立。
实践
实验内容 （一）随机抽取由10名大学生组成的样本，研究他们在高
中与大学的英语成绩得出下表结果：（单位：分）
试测定其相关程度。
（二）下面是几家百货商店销售额和利润率的资料：
实践
❖ 个人购买商品住在面积与商品住宅销售额之间的相关性 进行可靠性检验。
1）求差距 2）求95%决策标准 3）求99%决策标准 4）比较与结论
（2）品质型数据相关的可靠性检验
❖ 卡方分析的主要步骤:
（1）首先提出两总体是否相关的假设，通常假设行变量总 体与列变量总体不相关。
（2）计算差距。计算目前列联表中的频数数据所呈现的实 际相关性与行列变量总体不相关之间的差距有的假设是站不住脚的。 统计中，通常的把握程度为0.95，0.90，0.99
❖ 计算差距
2
f0 fe 2 fe
f 0 为列联表每个单元格中的实际频数 f 为列联表每个单元格中的期望频数
e
实践
❖ 对性别与受高等教育程度之间的相关性进行可靠 性检验。
❖ 简单相关系数
简单相关系数取值范围[-1,1] 简单相关系数>0，表示两个数据正线性相关 简单相关系数<0，表示两个数据负线性相关 简单相关系数=0，表示两个数据不存在线性相关 简单相关系数>0.8，表示两个数据相关性很强 简单相关系数<0.3，表示两个数据相关性较弱
求简单相关系数的方法： （1）简单相关系数可通过函数Correl或Pearson实现 （2）“数据分析”中相关系数命令
（1）图形分析法 复式柱形图是柱形图 的扩展，主要用于对 事物两个或多个特征 的分类对比。
**实践
❖ （2）数值分析法---列联表
❖ 在该图基础上进一步计算一些简单的百分比。 **分别按行与按列对上表进行分析。
实践
❖ 给定的性别与受教育程度数据进行相关性分析， 做出他们的列联表。 请进行分析，并得出结论