开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

多变量相关性及其多重组合

多变量相关性是指在统计学中，研究多个变量之间的关系强度和方向的一种方法。它用于衡量不同变量之间的线性关系，可以帮助我们理解变量之间的相互影响和依赖关系。

多变量相关性可以通过计算相关系数来衡量，最常用的是皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性。除了皮尔逊相关系数，还有斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数等其他方法可以用来计算多变量相关性。

多变量相关性在许多领域都有广泛的应用。在金融领域，多变量相关性可以用于分析不同股票之间的关联程度，帮助投资者进行投资组合的优化。在医学研究中，多变量相关性可以用于分析不同因素对疾病发生的影响程度，帮助医生制定治疗方案。在市场营销中，多变量相关性可以用于分析不同因素对销售额的影响，帮助企业优化营销策略。

腾讯云提供了一系列与多变量相关性分析相关的产品和服务。例如，腾讯云的数据分析平台TencentDB可以帮助用户进行数据挖掘和分析，包括多变量相关性的计算和可视化展示。此外，腾讯云还提供了人工智能相关的产品，如腾讯云机器学习平台，可以用于构建和训练多变量相关性模型。

更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，您可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

MSCI：构建基于分析师一致预期的情绪因子

衡量多重共线性程度的方差膨胀因子（VIF）也很低（大于5表示多重共线性高），表明与其他因子的相关性不大。...为了评估不同因子的相似程度，我们考察了两种相关性度量：因子暴露的横截面相关性(表3a)和因子收益的相关性(表3b)。通常，高相关性表明两个因子包含重叠信息。...这意味着，与其他因子相比，分析师情绪因子是一个快速变化的变量，具有频繁再平衡的潜力。当我们回顾与分析师情绪相关的信息衰减得有多快时，进一步支持了更频繁地进行再平衡的必要性。...如何使用分析师情绪因子以下是在只做多的投资组合中使用这一因子的分析： 1、在只做多的投资组合中，分析师的情绪表因子现如何? 2、其他风格因子应该被约束得多紧才能控制它们意想不到的影响?...最后，我们指出，分析师情绪因子的历史溢价可以在只做多的投资组合中捕捉到，这可能是系统投资策略或指数的基础。

5482 0

多元共线性检测 -- 方差膨胀因子

前言探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。...原理趣析多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量(自变量)彼此不相关。我们希望预测变量与反应变量(因变量)相关，而不是彼此之间具有相关性。...上图公式可以看出在方差膨胀因子的检测中：每个自变量都会有一个膨胀因子值VIF_i，最后根据值的大小来选择是否删减 Ri^2 表示相关性，是谁跟谁的相关性呢？...其实方差因子通常成对出现，通常较大的两个方差膨胀因子表明这两个变量自身本来就具有高度相关性，即这两个变量一起才解释一种东西，可以考虑去除一个自己并不怎么感兴趣的变量即可，也回到了我们最开始的目的：多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量彼此不相关...，我们希望预测变量与反应变量相关，而不是彼此之间具有相关性。

1.4K2 0

「干货」数据分析常用的10种统计学方法，附上重点应用场景

01 描述性统计「常用指数：5星」描述性统计，通过概括性的数学方法及图表方式，描述业务数据及其分布现状，在工作中是最为常用的。...主成分分析最大的作用在于「降维」，也可用于「探索变量之间的关系」。简单解释一下，在搭建模型过程中，往往会选择诸多变量作为特征，而这些变量之间也往往存在着相关性，这会引起「多重共线性问题」。...因此，需要一种方式，将这些变量转化为相对独立且尽可能多的涵盖原始变量的信息，主成分则是其中的一种方式，将原始变量转化为几个相互无关的新变量。...扫盲 - 多重共线性问题自变量（特征）之间由于存在相关关系，从而使得模型估计失真（结果不稳定，例如：随机森林特征贡献度，多次运行出来的结果差异较大）。...原理是在多自变量之间，寻找潜在的因子，相似变量归为一个因子，通过因子替代原有的自变量。与主成分分析相同之处：起到清理原始自变量中内在关系的作用。

4.9K1 2

Python中的Lasso回归之最小角算法LARS

p=20379 假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。...该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。优点： 1.计算速度与逐步回归一样快。...3.如果两个变量与因变量几乎同等相关，则它们的系数应以大致相同的速率增加。该算法因此更加稳定。 4.可以轻松对其进行修改为其他估算模型（例如LASSO）提供解决方案。...缺点： 1.因变量中有任何数量的噪声，并且自变量具有多重共线性，无法确定选定的变量很有可能成为实际的潜在因果变量。这个问题不是LARS独有的，因为它是变量选择方法的普遍问题。...2.由于现实世界中几乎所有高维数据都会偶然地在某些变量上表现出一定程度的共线性，因此LARS具有相关变量的问题可能会限制其在高维数据中的应用。

9651 0

统计遗传学：第五章，多基因得分（PGS）分析

消失的遗传力我们试图解释的表型变异是遗传和环境因素及其相互作用的组合。因此，使用多基因评分是量化遗传因素的一种方法。...因此，多效性基因是指那些对表型表现出多重影响的基因。例如，如果一个多效性基因发生突变，它可能同时影响多个表型。这归因于基因编码被许多细胞或具有相同信号功能的不同靶点所使用。...这里的关键问题通常包括对分子多效性的检查以及顺式调节2与蛋白质编码变体的相对重要性，远远超出了本教科书的范围。选择多效性是研究表型何时对适合度有多重影响。...一些人认为拮抗性多效性在遗传疾病中很常见【51】。镰状细胞病是一种常见的拮抗性多效性，当基因的多重效应对适应性产生相反影响时。图5.3提供了一个非常简单的基因型-表型图，说明了加性多效性效应。...Turley及其同事于2018年【60】对GWAS（MTAG）进行了多重RAIT分析，这是一种允许对不同性状的GWAS汇总统计数据进行联合分析的方法。

1.4K3 1

多重共线性VIF

多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。...它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。...VIF值越接近于1，多重共线性越轻，反之越重。当多重共线性严重时，应采取适当的方法进行调整。容忍度的值界于0至1之间，当容忍度值较小时，表示此自变量与其他自变量之间存在共线性。...## 多重共线性对线性回归和逻辑回归的影响多重共线性是指在变量空间中，存在自变量可以近似地等于其他自变量的线性组合： Y 约等于 W1X1 + W2X2 + … + Wn*Xn 此时如果将所有自变量用于线性回归或逻辑回归的建模...在评分卡建模中，可能将很多相关性很高的变量加入到建模自变量中，最终得到的模型如果用变量系数去解释自变量与目标变量的关系是不合适的。

8543 0

基于正则化的回归：岭回归和套索回归

在多元线性回归中，多个变量之间可能存在多重共线性，所谓多重，就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关。...2个x1和3个x2的组合，通过x1和x2的换算关系，这个组合其实可以包括多种情况，可以看看做是8个x1, 4个x2, 也可以看做是4个x1和2个x2的组合，当然还有更多的情况 y = 8 * x1 +4...对于多重共线性的情况，如果执意用最小二乘法来求解，会发现，随着变量相关性的增强，回归系数的方差会变大，用一个示例的例子来验证一下，代码如下 >>> x = np.arange(0.6, 1.0, 0.05...x轴是自变量的取值，x不断增大，上述拟合结果中的自变量之间的相关系数也不断增强，可以看到，随着相关性的增强，回归系数的变化速率越来越快。...而对于两个完全独立的变量而言，而拟合结果是恒定不变的，方差为0，而多重共线性则导致拟合结果随着相关系数的变化而变化，回归系数的方差变大了。

1.2K3 0

主成分分析与因子分析及SPSS实现

如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？...注意得到的主成分不是原始变量筛选后的剩余变量，而是原始变量经过重新组合后的“综合变量”。我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。...通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。...在主成分分析过程中，新变量是原始变量的线性组合，即将多个原始变量经过线性（坐标）变换得到新的变量。...前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。

2.6K6 1

挖掘数据内部联系：相关性分析

相关系数简介常见的相关系数及其计算方法如下所示： ①Pearson皮尔森相关系数皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。...若u为数值向量则第1、2个元素指定S中要计算相关性的变量下标，其余元素为协变量的下标，u也可以为字符串向量直接指定变量名字。...例如当我们进行多重独立比较相关性时，加入有k个变量，那么需要进行k(k-1)/2个相关性分析，每个相关性均检验一次。...as.matrix(data) library(Hmisc) corr=rcorr(data, type="spearman") rcorr=corr$r pcorr=corr$P #一、抽取物种之间相关性及其...notecol='black', notecex=1, density.info="none") #其中cellnote在热图色块中显示p值，round(x,2)表示保留x小数点后两位 #二、抽取物种与环境因子的相关性及其

1.3K2 0

我眼中的多元回归模型

2、多元线性回归会面临变量选择的问题模型自变量增加后，即便使用聚类等手段进行变量压缩，也不能将自变量的相关性完全剔除，这便会导致具有相关性的自变量溜进模型。...多元线性回归的多重共线性 Data Analyst 多元线性回归的自变量间不能具有多重共线性，但实际构建模型时经常会遇到自变量间高度重叠的情况，即自自变量间高度相关，一般SAS中使用VIF参数进行自变量相关性的检验...遇到多重共线性怎么办 Data Analyst 遇到多重共线性一般会有两种处理办法： 1、最简单粗暴的方法，是将出现多重共线性的两个变量都从模型中去掉。...如果想去掉其中的一个变量，这就会涉及到去掉哪个变量的问题，一般我会回过头去看变量间的相关系数矩阵图，反复查看确认这两个共线性的变量间到底是哪个变量和其他变量间相关性更强些，然后再删掉与其他变量相关性更强些的这个变量...我选择变量的方式 Data Analyst 变量选择在回归里是一个很麻烦的事情，我会依据实际情况，如果变量较少，我会使用全子集回归，然后从结果中去选择自己认为比较好的变量组合；如果变量数目较多

1.1K1 0

数据科学特征选择方法入门

但是，也有一些缺点，这些方法并不能运行所有特征的单个组合，因此它们可能不会得到绝对最佳的模型。此外，它还可以产生具有高多重共线性的模型（由于特征之间的关系而膨胀的β系数），这对准确预测不是很理想。...高相关性的一般度量是0.7<相关性<1.0。这将允许使用所选功能的模型包含数据集中包含的大部分有价值的信息。 ? ? 此数据集SalePrice的响应变量(顶部一行)显示了与其他变量的相关性。...基本上，它缩小了与可能不像其他变量那么重要的变量之间的相关性。这将处理数据中可能存在的任何多重共线性(特征之间的关系，这些特征将会膨胀它们的beta)。...简单地说，它选择最能预测树中每个点的响应变量是什么的特征。这是一个包装方法，因为它尝试所有可能的功能组合，然后选择最好的功能组合。...交互项：当两个特征依赖于另一个特征的值时，量化它们之间的关系；减轻多重共线性并能进一步洞察数据多重共线性：当两个或多个独立变量彼此高度相关时发生。

1.4K3 0

最优子集回归算法详解

01 模型简介最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...02 加载数据加载包和读取数据 library(glmnet) load(file="Lineartest") data <- Lineartest 03 数据相关性可视化表达 library(corrplot...) data.cor <- cor(data) corrplot(data.cor, method = "ellipse") #是否提示多重共线性问题运用cor()函数得到数据的相关系数矩阵，将相关系数矩阵作图...，可以直观看出共线性：每个格子中椭圆面积越小，表示相关性越强。...best.summary$cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程

4K5 1

数学建模及其基础知识详解(化学常考知识点)

通常会用t检验之类的方法来进行皮尔逊相关性系数检验。需要先确认这两个变量是线性相关的。连续数据，正态分布，线性关系，均满足，用皮尔逊相关系数最恰当。若数据有定序，则用斯皮尔曼秩相关系数。...（参考： 1、什么是相关系数 2、皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔相关系数介绍及其在特征选择中的应用） 2、正态分布均值假设检验方法常用方法：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等 3、正态分布检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验...多重共线性：解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。共线性的存在会使得回归系数的最小二乘估计量误差较大。...解决：排除引起共线性的变量、差分法、lasso回归和岭回归逐步回归分为：向前选择，向后选择，逐步选择。（筛选并剔除引起多重共线性的变量，消除多余特征，降低预测误差。可能会产生新问题：内生性。...但算法可以进行若干种优化，提高了效率)、 3、floyd算法（利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似）六、分类 1、逻辑回归（LR）：常用于二分类（

8851 0

Kaggle知识点：缺失值处理

例如在ABC三个变量间，需要计算A和C的协方差，那么只有同时具备A/C的数据会被使用。文献指出，当变量间的相关性普遍较低时，成对删除会产生更有效的估计值。...然而当变量间的相关性较高时，建议还是使用成列删除。理论上成对删除不建议作为成列删除的备选方案。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。...优点：如果数据为MCAR，成对删除就产生一致的参数估计值（在大样本中接近无偏误），且有比成列删除更少的抽样变异（较小的真实标准误），而当变量间相关性普遍较低时，成对删除会产生更有效的估计值。...条件组合完整化方法能够在一定程度上减小组合完整化方法的代价。在信息表包含不完整数据较多的情况下，可能的测试方案将巨增。...将缺失值作为分布的一种状态，并参与到建模过程，例如各种决策树及其变体。不基于距离做计算，因此基于值的距离做计算本身的影响就消除了，例如DBSCAN。

2K2 0

《python数据分析与数据化运营》笔记2021.9.16

P174 多重共线性-岭回归噪音多-主成分回归高维度-正则化回归（逻辑回归）交叉验证解释性-线性、指数、对数、二项式、多项式比向量回归好组合，加权、均值 5、什么情况下不能用回归分析？...是否有了新因变量，自变量在范围内 6、回归分析的判断指标？回归系数X，判定系数R2(因果关系），相关性系数R 7、为什么要用时间序列？时间中的隐形规律 8、什么情况下不适用时间序列预测？...数据的抽样、数据的降维（X太多）（专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重） 13、数据分布不均衡的影响？机器学习样本不够，学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。

4833 0

JAMA Psychiatry：六种精神疾病中皮层厚度的虚拟组织学及共同的神经生物学过程

二、研究目标确定6种精神疾病中病例组和健康对照组之间皮层厚度的群体差异在神经生物学上的相关性，这6种精神疾病包括注意力缺陷多动障碍(ADHD)、自闭症谱系障碍(ASD)、双相情感障碍(BD)、...：注意力缺陷多动障碍组(ADHD)及其对照组：1841和1602；自闭症谱系障碍组(ASD)及其对照组：1748和1770；双相情感障碍组(BD)及其对照组：1547和3405；重度抑郁症组(MDD)及其对照组...：2658和3572；强迫症组(OCD)及其对照组：2266和2007；精神分裂症组(SCZ)及其对照组：1688和3244。...，年龄、年龄的平方、性别和一些中心特异性的变量为协变量，建立多个多重线性回归模型，寻找每个队列中疾病组与对照组皮层厚度的组间差异；然后将145个队列的被试者按照疾病类别进行荟萃分析，采用“metafor...；从Brainstorm consortium获得这6种精神疾病在遗传上两两关联性数据；最后使用“vegan”R包中的Mantel test来检验皮质厚度组间差异的相关性矩阵与遗传相关性矩阵的相似性，以此评估这

8290 0

VIF，共线相关性理解「建议收藏」

多重共线性是指在变量空间中，存在自变量可以近似地等于其他自变量的线性组合如果将所有自变量用于线性回归或逻辑回归的建模，将导致模型系数不能准确表达自变量对Y的影响。...在评分卡建模中，可能将很多相关性很高的变量加入到建模自变量中，最终得到的模型如果用变量系数去解释自变量与目标变量的关系是不合适的。...VIF（variance inflation factors）VIF =1/（1-R^2）式中，R^2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。...VIF越大，该变量与其他的变量的关系越高，多重共线性越严重。如果所有变量最大的VIF超过10，删除最大VIF的变量。...参考：多重共线性：python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性_ab1112221212的博客-CSDN博客 https://www.cnblogs.com/wqbin/p/

1.5K2 0

多重共线性是如何影响回归模型的

在机器学习面试中经常会被问到的一个问题是，特征如果存在多重共线性时为什么不能估计出最佳回归系数？本篇文章可以算是这个问题的标准答案多重共线性是什么?...当回归模型中的自变量之间高度相关时，存在多重共线性。例如，如果你的模型包括2个变量，即工作经验年数和工资，那么在你的模型中就很有可能存在多重共线性。原因是从常识上讲，经验越丰富，薪水越高。...如果模型中存在多重共线性，这意味着一些自变量是相关的，简单的说一个变量的变化与另一个变量的变化相关。相关性越强，在不改变另一个输入的情况下解释每次输入变化的输出变化就越困难。...如何消除多重共线性？...这里有一些推荐的方法来消除或减少线性回归模型中的多重共线性保留一个变量并删除与保留变量高度相关的其他变量将相关变量线性组合在一起使用对高度相关的特征进行降维，例如PCA LASSO 或 Ridge

1.9K2 0

整理：数据分析方法汇总「附加案例链接」

案例参考: herain：一元线性回归预测：销售收入与广告支出实战 herain：多元线性回归预测：餐馆营业额与多因素实战 herain：逻辑斯蒂回归：家庭买私家车的概率三、方差分析方差分析（ANOVA...CSDN博客 Facebook 时间序列预测算法 Prophet 的研究【自行搜索】十三、生存分析指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法...参考案例：【r<-统计|绘图】使用R进行生存分析——一文打尽十四、典型相关分析 CCA（canonical correlation analysis）利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法...它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性...参考案例：详解多维标度法（MDS，Multidimensional scaling） herain：多维标度分析:城市距离与省市消费其他分析方法多重响应分析，决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等

8081 0

多重共线性：python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性

多重共线性在python中的解决方法本文将讨论多重共线性的相关概念及利用python自动化消除多重共线性的方法，以供参考，欢迎拍砖线性模型与非线性模型关于线性模型与非线性模型的定义，似乎并没有确切的定论...多重共线性对线性回归和逻辑回归的影响多重共线性是指在变量空间中，存在自变量可以近似地等于其他自变量的线性组合： Y 约等于 W1X1 + W2X2 + … + Wn*Xn 此时如果将所有自变量用于线性回归或逻辑回归的建模...在评分卡建模中，可能将很多相关性很高的变量加入到建模自变量中，最终得到的模型如果用变量系数去解释自变量与目标变量的关系是不合适的。...VIF越大，该变量与其他的变量的关系越高，多重共线性越严重。如果所有变量最大的VIF超过10，删除最大VIF的变量。...解决方案（利用statsmodels.stats）利用相关系数删除相关性过高的变量（df中变量先得按IV值从大到小排序） def get_var_no_colinear(cutoff, df):

3.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭