对于两个平稳信号S1(t）和S2(t），它们的相关系数的绝对值大于0小于1时，两个信号相关。相关系数等于1时，两个信号相干。当两个信号相干时，它们之间只相差一个复常数。复常数既一有幅度成分，又有频率成分。由此我们可见，若是两个信号相干，它们其中一个可以看作是另一个的幅度的衰减，频率上衰落造成的，其实 ...
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2019-12-22 16:40:57
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相关总结： 在两个随机变量计算完相关系数之后，该系数还不能使用（只能说明两个变量呈何种相关关系，比如正相关或者负相关，x与y的变异有XX可由两者之间的线性关系来表示）， 即不能用R代表相关系数，r必须经过显著性检验才行。r经显著性检验的结果呈不显著时,便推断两变数间不存在相关关系， 这时不能用r代表 ...
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2019-12-11 20:57:48
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本节内容： 0：小知识 1：新数据要如何进行分析 2：第二步骤：理解数据 3：第三步骤：相关分析 0：小知识 0.1：我们说对分析一个数据一般是分步骤的：那么我们可以对其中的步骤进行打标签，也就是跟书签一样。 Ctrl+Shift+r 0.2： 将图形赋值一个变量后，这个变量其中会有图形的一些信息如 ...
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2019-12-04 20:29:44
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1.线性相关系数(皮尔逊相关系数）（用于描述两个变量之间相关性的强弱，系数越大相关性越强） rxy=∑(xi-x-)(yi-y-)÷√∑(xi-x-)2(yi-y-)2 一般判别效力为： 无相关←0.2←弱→0.4←中→0.6←强→0.8←极强→1 2.决定系数（用于描述非线性或两个以上自变量的相关 ...
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2019-11-23 09:31:33
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相关系数度量指的是两个不同事件彼此之间的相互影响程度；而自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度，形象的讲就是度量自己过去的行为对自己现在的影响。 自相关，也称 序列相关。是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出 ...
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2019-11-22 13:37:27
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统计学习中的相关性 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient）： 度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关） 斯皮尔曼相关性系数（spearman correlation coefficient）： 先将样本转化为等级变量，如90分为等级1，然后使用上面相关系数 ...
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2019-11-18 22:02:57
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'最喜欢通俗易懂地解释一个事情。', '<b>一、协方差：', '可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？', '你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。', '你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负 ...
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2019-11-06 13:21:12
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导入数据pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据pd.read_sql(query,connection_object)：从SQL表/库导入数据pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
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2019-11-06 10:30:14
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[TOC] 信号的正交分解 相关系数 $$ C_{12}=\frac{\int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt}{\int_{t_1}^{t_2}f_2^2(t)dt} $$ 正交条件 $$ \int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt=0 $$ 上式为 $f_1 ...
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2019-11-05 20:08:54
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