Question

当变量x与变量y为非正态,用恰当方法计算相关

Answer 1

问：当变量x与变量y为非正态,用恰当方法计算相关

答：当变量x和y不服从正态分布时，可以使用基于秩次的非参数方法计算它们之间的相关性。常见的方法是Kendall Rank Correlation和Spearman Rank Correlation，它们分别测量两个变量之间的相关性的等级相关性。这些方法不需要对数据的分布做出任何假设，且具有较好的鲁棒性和可靠性，不受异常值的影响。同时，也可以使用非参数方法如Theil-Sen中位数回归来估计这两个变量之间的斜率。该方法的优势是即使在极端情况下，它也能计算出合理的相关性。总之，当变量不服从正态分布时，使用基于秩次的非参数方法是计算它们之间相关性的恰当方法。

问：能不能再展开讲讲？

答：当变量x和y不服从正态分布时，可以使用基于秩次的非参数方法计算它们之间的相关性。常见的方法是Kendall Rank Correlation和Spearman Rank Correlation，它们分别测量两个变量之间的相关性的等级相关性。这些方法不需要对数据的分布做出任何假设，且具有较好的鲁棒性和可靠性，不受异常值的影响。同时，也可以使用非参数方法如Theil-Sen中位数回归来估计这两个变量之间的斜率。该方法的优势是即使在极端情况下，它也能计算出合理的相关性。总之，当变量不服从正态分布时，使用基于秩次的非参数方法是计算它们之间相关性的恰当方法。