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Pearson相关系数r的取值范围在-1到1之间,其中r=1表示完全正相关,r=-1表示完全负相关,而r=0表示无线性关系。
在实际应用中,一般可以按照以下标准对Pearson相关系数进行解释:
r>0.8:高度相关
0.5<r≤0.8:中度相关
0.3<r≤0.5:低度相关
r≤0.3:关系极弱,认为不相关
对于问题中的Pearson相关系数r=0.95,按照上述标准,可以认为两变量高度相关,即非常密切。
因此,原说法不对,应该是可以认为两变量非常密切。
多个属性间的相关性很高(相关系数>0.7),即多重共线性(multicollinearity),往往会导致预测结果不稳定。属性与标签的相关性则不同,如果属性和标签相关,则通常意味着两者之间具有可预测的关系。
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