的所有可能对之间存在正

后种情况下单调关系是指数关系皮尔逊系数仅为。对于变量不具有线性趋势但具有趋势的情况皮尔逊系数很显着。因为我们运行比较线性模型和常数模型的测试。表示秩系数相对于皮尔逊相关系数的递减功效。示例接下来考虑下图。我们将的系数与的系数进行比较的为而的几乎为这就是在数据中所认识到的排名的持续增长。

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在这种情况下它表明相关。在图表中我们看到值后趋势发 瑞士数据 生变化。首先该序列呈线性移动斜率为但段时间后它开始以指数趋势移动。皮尔逊系数识别运动的变化但其值显示出较弱的强度。此外在这种情况下变量不是正态分布的因此的根本不可靠。另显示肯德尔相关系数强度的例子。当数据在整观察段中不是线性时。

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结论组合结论和基本统计指标例如协方差和标准差使我 马其顿 WhatsApp 号码列表 们能够执行许多分析。事实上提到的统计指标使相关理论更容易理解。例如共同变异性协方差与相应变量平均值的偏差的商确定数据之间是否存在线性关系。如果关系不是线性的我们使用相关系数的等级。根据此链接有许多不同的系数其中大多数是本文中描述的重新制定和升级的相关系数。