双变量分析 - 数值和数值

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2018-11-01 阅读量: 1265

双变量分析 - 数值和数值

散点图

散点图是两个数值变量（属性）之间关系的有用视觉表示，通常在计算线性相关或拟合回归线之前绘制。得到的模式表示两个变量之间关系的类型（线性或非线性）和强度。可以将更多信息添加到二维散点图中，例如，我们可以用代码标记点以指示第三变量的级别。如果我们处理数据集中的许多变量，那么一次呈现两个变量的所有可能散点图的方法是在散点图矩阵中。

线性相关

线性相关量化两个数值变量之间线性关系的强度。当两个变量之间没有相关性时，一个量的值不会随着第二个量的值而增加或减少。

r仅测量线性关系的强度，并且始终在-1和1之间，其中-1表示完美的负线性相关，+1表示完美的正线性相关，0表示没有线性相关。示例：温度8364728170686575718580726975湿度8665907596807080918590957070方差协方差关联温度40.1019.780.32湿度98.23

温度和湿度之间存在微弱的线性相关性。