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前言

相關系數與協方差都是表示兩個變量之間的關系。

• 相關系數是研究變量之間的線性相關程度的量。而相關系數又被細分為簡單相關系數、復相關系數、典型相關系數。
• 協方差用于衡量兩個變量的總體誤差。

有些匯總統計(如相關系數和協方差)是通過參數對計算出來的。小編接下來帶領大家一起來體驗python 中是如何實現的。

corr方法-相關系數

Series的corr方法用于計算兩個Series中重疊的、非NA的、按索引對其的值的相關系數。

書寫方式：returns.MSFT.corr(returns.IBM)

cov方法-協方差

DataFrame的corr和cov方法將以DataFrame的形式返回完整的相關系數或協方差矩陣：

#對象.corr()

$對象.cov()

corrwith方法-相關系數

利用DataFrame的corrwith方法，可以計算其列或行跟另一個Series或DataFrame之間的相關系數。

• 傳入一個Series將會返回一個相關系數值Series(針對各列進行計算)：

書寫方式：returns.corrwith(returns.IBM)

• 傳入一個DataFrame則會計算按列名配對的相關系數。

書寫方式：returns.corrwith(volume)

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「文中代碼均親測過，若有錯誤之處，歡迎批評指正，一起學習，一起成長！」

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 相关系数_python如何计算相关系数与协方差的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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