Question

协方差和相关系数

Answer 1

但是看到这里我一头雾水，定量变量的关系？关系的方向？关系的强弱？
本着看不懂就Google的原则，通过几个博客，我大致的搞清楚了一点协方差和相关系数的概念，顺手就记录下来。

说白了，在X=Y的情况下，协方差就是X=Y的方差。只不过在X不等于Y的情况下，这个协方差就可以用来衡量X和Y的变化情况的同步性，就想是两个步子差不多的人在跳舞，如果两个人步伐一致，那么我们就可以说这两个人的变化类似，协方差为正值，且变化越类似，协方差值也越大，倘若是两人合二为一了，那这个协方差就代表了每一步的步伐的变化趋势，也就是方差了。
从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。

对于相关系数，我们从它的公式入手。一般情况下，相关系数的公式为：
翻译一下：就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差。
所以，相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。

由于它是标准化后的协方差，因此更重要的特性来了：它消除了两个变量变化幅度的影响，而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。

R语言提供了多种计算相关系数的方法，包括Pearson相关系数，Spearman相关系数，Kendall相关系数，偏相关系数，多分格等等。那我们来认识一下cor()和cov()函数吧，cor()可以计算Pearson相关系数，Spearman相关系数，Kendall相关系数,cov()可以计算协方差。