二元变量之间的差异(differences between bivariate)和偏相关(partial correlation)的区别 - tl80互动问答网

二元变量之间的差异(differences between bivariate)和偏相关(partial correlation)的区别

二元与偏相关...

二元与偏相关

在统计学中，有两种类型的相关性：二元相关和偏相关。相关性是指可变现象的关联程度和方向，它基本上是一个现象与另一个现象之间的预测能力。这是两个变量共享的关系；它可以是负数、正数或曲线。它是用数字标度来测量和表示的。当它们的值一起增加时，相关性为正；当它们的值减少时，相关性为负。相关性中有三个可能的值：1表示完全正相关；0表示没有相关性；和-1表示完全负相关。这些值表明相关性有多好。

有两种类型的相关性：双变量和偏相关。双变量相关性是指对两个变量（通常表示为X和Y）的分析，主要是为了确定它们之间的经验关系。另一方面，偏相关度量两个随机变量之间的程度，去掉一组控制随机变量的影响。

关联类型

二元相关有助于简单的假设检验关联和因果关系。它通常用于观察变量之间是否有关联，通常用来衡量这两个变量是如何同时变化的。二元分析的目的是超越描述性的；它是同时检查多个变量之间的多个关系的时候。二元相关的一个例子是物体的长度和宽度。当X变量是任意变量或其中一个变量难以测量时，双变量相关有助于理解和预测Y变量的结果。为了能够测量二元相关，可以进行不同的测试，包括皮尔逊积矩相关测试、散点图和肯德尔的tau-b测试。这种相关性的测试结果通常显示在相关矩阵中。

偏相关是指当一个或多个相关变量的影响被移除时两个变量之间的关系。它最好用于多元回归。它是一种方法，用来描述两个变量之间的关系，同时消除关系中另一个变量或更多变量的影响。它收集变量，以便能够得出结论，集体行为是其中之一。偏相关对于发现虚假关系以及发现隐藏的关系也很有用。一个偏相关的例子是身高和体重之间的关系，同时控制年龄。

最后通牒

二元关联与偏相关的区别在于，二元相关基本上是用来描述两个线性变量之间关系的度量，而部分相关则是在控制一个或多个变量后，利用偏相关来获得相关系数。

总结：

在统计学中，有两种类型的相关性：二元相关和偏相关。
相关性是指可变现象的关联程度和方向，它基本上是一个现象与另一个现象之间的预测能力。
有两种类型的相关性：双变量和偏相关。双变量相关性是指对两个变量（通常表示为X和Y）的分析，主要是为了确定它们之间的经验关系。
另一方面，偏相关度量两个随机变量之间的程度，去掉一组控制随机变量的影响。
二元相关与偏相关的区别在于，二元相关用于获得相关系数，基本上描述了两个线性变量之间关系的度量，而偏相关则是在控制一个或多个变量后获得相关系数。

发表于 2021-06-24 11:56
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分类：商业金融

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