spearman和pearson相关分析的区别
区别：Pearson相关系数测量连续变量之间的线性相关程度，取值范围-1到1，适用于正态分布的数据集。Spearman相关性分析测量变量之间的单调关系，不考虑数值差异，适用于非正态分布或离群值的数据集。总体来说，Pearson相关系数适用于线性相关的数据集，而Spearman相关性分析更适用于非线性相关的数据集。【摘要】
spearman和pearson相关分析的区别【提问】
区别：Pearson相关系数测量连续变量之间的线性相关程度，取值范围-1到1，适用于正态分布的数据集。Spearman相关性分析测量变量之间的单调关系，不考虑数值差异，适用于非正态分布或离群值的数据集。总体来说，Pearson相关系数适用于线性相关的数据集，而Spearman相关性分析更适用于非线性相关的数据集。【回答】
spearman和pearson的区别
1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。
pearson和spearman适用条件
相关分析说明相关分析一般是研究定量数据和定量数据的相关性，以及变量之间存在相关性，相关程度是如何的，比如研究身高和体重之间是否有关联等等。相关分析数据格式在进行数据分析之前都需要将数据整理成正确的数据格式然后在进行分析，那么相关分析的数据格式是什么样的呢？如下说明：相关分析的数据格式为一个分析项为一列，比如上图中研究身高和体重，则身高为一列、体重为一列。Pearson相关系数也叫皮尔逊积矩相关系数，通常用r表示，使用pearson相关系数，数据需要满足：线性正态分布没有异常值如果不满足条件可以考虑使用spearman相关系数，以及pearson相关系数的计算如下：Speaman计算公式如下：针对pearson相关系数不能识别非线性关系以及并且对一个或者几个异常值比较敏感，此时可以使用spearman相关系数进行替代，spearman相关系数有时也被称为级别相关系数或者秩相关系数，该相关系数是根据两个变量的秩进行相关分析，spearman相关系可以用来衡量两个变量之间是否存在单调相关关系。当值为1时说明一个变量随着一个变量单调递增，当值为-1时，说明一个变量随着另一个变量单调递减。
如何检验pearson相关系数的显著性
对皮尔逊相关系数的理解可以从很多个角度来进行，有人从协方差矩阵的角度思考，有人从向量cosine夹角的角度思考，这几种方式只要能让你对皮尔逊相关有感性的理解就可以。我们假设两组数据X和Y，每个都包含n个元素，计算二者协方差的方法就可以记为其中E(X)和E(Y)分别代表二者的期望，也就是平均值。我们看分子部分，在分子中，当总体的一个值小x比X的平均值大，而且小y也比Y的平均值大的时候，分子就是正的，或者二者都小于平均值的时候，分子也是正的。当二者不都大于或者小于平均值的时候，分子就是负的。这里我们就可以感性的理解，如果数据杂乱，正负抵消，那么这个协方差就很小，就谈不上二者相关；如果两个变量相关，整个协方差就是很大的正值或者负值。然而从这里，我们也看出一些问题，就是这里面二者都是带有量纲的数据，假如说x都是0.01左右的数据，y都是1000左右的数据，那么整个的协方差就很容易被这么大的y带跑偏，为了解决这个量纲的问题，我们就消除量纲，从而得到一个无量纲的量，也就是皮尔逊相关系数了。简介：相关系数是衡量两个数据相关关系的指标，两个数据相关在某种程度上可以帮助人们理解事物的变化规律。例如在商品推荐中，我们已知一个用户A的购买喜好，同时发现另一个用户B的购买数据和A相关性很高，那么我们可以根据A的喜好去给B推荐相关的产品，等等。皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）就是最为常用的用来衡量两个变量线性相关关系的指标，有了指标就有评分的依据，然而评分多高代表二者相关。
Pearson相关系数和Spearman相关性分析，这两种方法有什么区别？
亲，您好:Pearson相关系数和Spearman相关性分析都是用来衡量两个变量之间的相关程度的方法，但是它们的计算方式和适用情况有所不同。【摘要】
Pearson相关系数和Spearman相关性分析，这两种方法有什么区别？【提问】
亲，您好:Pearson相关系数和Spearman相关性分析都是用来衡量两个变量之间的相关程度的方法，但是它们的计算方式和适用情况有所不同。【回答】
Pearson相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度，即它测量两个变量之间的直线关系。Pearson相关系数取值范围从-1到1，其中-1表示完全的负相关，0表示无相关性，1表示完全的正相关。Pearson相关系数通常用于正态分布的数据集。【回答】
Spearman相关性分析用于衡量两个变量之间的单调关系，即它测量两个变量之间的单调关系，而不是直线关系。Spearman相关性分析不考虑变量之间的数值差异，而是将每个变量的排名（从小到大）用于计算相关系数。Spearman相关性分析的取值范围也是从-1到1，其中-1表示完全的反单调关系，0表示无相关性，1表示完全的单调关系。Spearman相关性分析通常用于非正态分布的数据集，或者是有离群值的数据集。【回答】
总的来说，Pearson相关系数适用于线性相关的数据集，而Spearman相关性分析更适用于非线性相关的数据集。【回答】
内生性问题是什么【提问】
内生性问题是指在研究过程中，因为被解释变量和解释变量之间存在相互影响的关系，导致因变量的变化不仅仅受到自变量的影响，还可能受到其他因素的影响，从而影响了回归分析的结果。在计量经济学中，内生性问题是一个非常重要的问题，需要在建立模型和进行数据分析时考虑到。常见的解决内生性问题的方法包括工具变量法、差分法、倾向得分匹配法等。【回答】
