相关性分析

一、相关分析 相关分析是什么？有哪些分类？各类相关分析的用途是什么？ 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。（两个变量间线性关系的方向和强度） （1）按变量的多少划分： ①单相关 ②复相关 （2）按表现形态划分： ①直线相关 ②曲线相关 （3）从变动的方向划分： ①正相关 ②负相关 （4）按相关的程度不同分：①完全相关 ②统计相关③完全无关 1、线性相关分析:研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。 (1)正相关:如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0;一般地， ·|r|>0.95 存在显著性相关; ·|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 (2)负相关:如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0; (3)无线性相关:r=0。 如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1;如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。 (4)r的计算有三种: ①Pearson相关系数:对定距连续变量的数据进行计算。 ②Spearman和Kendall相关系数:对分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时，计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值排(求

Description \(Frank\) 对天文学非常感兴趣，他经常用望远镜看星星，同时记录下它们的信息，比如亮度、颜色等等，进而估算出星星的距离，半径等等。 \(Frank\) 不仅喜欢观测，还喜欢分析观测到的数据。他经常分析两个参数之间（比如亮度和半径）是否存在某种关系。现在 \(Frank\) 要分析参数 \(X\) 与 \(Y\) 之间的关系。他有 \(n\) 组观测数据，第i组观测数据记录了 \(x_i\) 和 \(y_i\) 。 他需要一下几种操作： \(1\) \(L\) , \(R\) ：用直线拟合第 \(L\) 组到第 \(R\) 组观测数据。用 \(xx\) 表示这些观测数据中 \(x\) 的平均数，用 \(yy\) 表示这些观测数据中 \(y\) 的平均数，即 \(xx=\frac{\sum x_i}{R-L+1}(L \leq i \leq R)\) \(yy=\frac{\sum y_i}{R-L+1}(L \leq i \leq R)\) 如果直线方程是 \(y=ax+b\) ，那么 \(a\) 应当这样计算： \(a=\frac{\sum(x_i-xx)(y_i-yy)}{\sum (x_i-xx)(x_i-xx)} (L \leq i \leq R)\) 你需要帮助 \(Frank\) 计算 \(a\) 。 \(2\) \(L\) , \(R\)

监控系统： 提供故障节点的配置信息和关联信息 故障的影响范围和根源分析 流程系统： 事件管理中事件相关对象的配置信息 问题管理中问题相关对象的配置信息 变更管理中对象的配置信息 可用性（双机热备等）和连续性（灾备等）中对象的配置信息 运维自动化： 自动化操作涉及对象的配置信息 业务可视化展现： 展现中涉及对象的配置信息和关联信息 资产管理系统： 一套数据，两个纬度 来源： https://blog.51cto.com/031028/2431413

作为计算框架，Spark速度快，开发简单，能同时兼顾批处理和实时数据分析，因此很快被广大企业级用户所采纳，并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。 《Spark高级数据分析第2版》由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模型的构建和评价，也涵盖数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果变为生产应用，是运用Apache Spark进行大数据分析和处理的实战宝典。 《Spark高级数据分析(第2版)》中文PDF+英文PDF+源代码 《Spark高级数据分析(第2版)》中文PDF，452页，带目录，文字可复制；英文PDF，455页，带目录，文字可复制；配套源代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/1AljbMRZcv5_vJ5GxStfrpg 提取码: iaar 根据新版Spark最佳实践，对样例代码和所用资料做了大量更新。涵盖模式如下： ● 音乐推荐和Audioscrobbler数据集● 用决策树算法预测森林植被● 基于K均值聚类进行网络流量异常检测 ● 基于潜在语义算法分析维基百科● 用GraphX分析伴生网络● 对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析 ● 通过蒙特卡罗模拟来评估金融风险● 基因数据分析和BDG项目●

1、登录页面 打开浏览器，输入网址：http://tradebox.cxwm.cn 进入Tradebox S1的登陆页面： 输入用户名密码，点击“登陆”进入首页。 Demo账号为：demo1，密码：demo1 2、首页 首页将进入分析面板页面。包含了左侧的菜单、顶部的分析工具箱和中部的可视化图表部分。 a) 、主要功能布局 Tradebox S1主要分为4大功能布局： 区域 描述 功能菜单 功能菜单区域主要包含两大类：分析和策略。其中也包含用户自行创建的分析和策略。分别显示在“我的分析”和“我的策略”中。 标题栏 编辑分析或者策略的标题。点击文字进行修改。 工具箱 包含了多达17种分析工具，而且还在不断增加中。可以方便进行比如相关性分析、波动分析、BOLL、舆情分析等各类分析 可视化区域 Tradebox S1的绝大部分分析工具都会包含一个可视化的界面。这些界面以一个widget（小工具）的方式呈现。它们显示的区域就是可视化区域。在可视化区域中，小工具可以以“拖拉放”的方式重新布局，非常方便。 可视化区域 2、首页 b) 、小工具 Widget（小工具）是Tradebox中分析工具的标准呈现方式。所有的小工具都具备相同的公共功能和各异的数据呈现能力。 比如 行情走势小工具： K线图小工具： 波动分析小工具： 本系统提供的全部小工具列表如下： 编号 名称 截图 1 行情走势 编号