pearson函数的使用方法
相关性分析的结果怎么看？
相关性分析的结果怎么看？
如果是在Excel中的话，直接用CORREL或Pearson函数判断，参数中选择两个数据列，得到的结果应该是-1-1之间，小于0负相关，大于0正相关，越接近正负1相关性越强。
r语言中step函数的用法？
cor()函数可以提供双变量之间的相关系数，还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数；
我们要是做的话，要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析， 得到简单相关系数，然后做t检验，判断显著性。
EXCEL中的CORREL函数和RSQ函数的区别？
1、概念不同 CORREL函数是返回两个数据集之间的相关系数的函数； RSQ函数是返回PEARSON乘积力矩相关系数的平方。
2、功能不同 CORREL函数使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。例如，可以检测某地的平均温度和空调使用情况之间的关系； RSQ函数主要用来对回归直线进行显著性检验。
cor.test是什么命令？
R语言中的函数cor.test，函数进行相关性系数的计算和检验。
函数功能：对成对数据进行相关性检验。里面有3中方法可供使用，分别是Pearson检验、Kendall检验和Spearman检验。
函数的使用格式为：alternative指定是双侧检验还是单侧检验；method为检验的方法；conf.level为检验的置信水平。
三组非参数检验的方法？
非参数检验三种方法： χ2 拟合优度检验，检验样本数据是否符合某种分布，Neyman-Pearson拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法，既可以用于检验数据的分布特性，又可以检验不同组数据之间的分布关系（是否是同一分布）。
2.Kolmogorov-Smirnov检验，也是一个相当重要的检验方法，和Pearson方法一样属于拟合优度检验方法。但是Kolmogorov-Smirnov方法无需对要检验的数据分组，且使用经验累积分布函数（ECDF）来定义统计量，可以用于任何分布的检验。但Kolmogorov-Smirnov只适用于一元分布的情况。因此适用面与Pearson方法相比稍小。
3.独立性检验，很重要的检验方法，具体有Pearson卡方检验，Fisher精确独立性检验。这些检验方法通常用于检验数据的分布和假设影响因素的关系。