相互影响的连续型自变量与分类型因变量之间怎么计算相关性的问题。
注意：自变量是连续数值型的，且自变量之间不相互独立，而是会互相影响；因变量是分类型的。
自变量是中医经络的值，因变量是，是否有某种疾病的风险
例如：经络A和症状A这个标签的相关性比较强，但是其他经络会影响到经络A的数值，所以，就不知道到底是经络A和症状A有相关性，还是那些影响到经络A的经络和症状A有相关性
自变量和因变量之间计算相关性的问题
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- 2022-03-17 03:11回答 1 已采纳 可以。但自变量、因变量都要转化为数值，例如 ABC 转化为 123，因变量也转化为 123.这样处理后，回归分析的结果，并不取决于表达形式，还是取决于自变量因变量的关系是否满足回归方程的假设。
- 2022-10-02 00:36回答 1 已采纳 好像没有你这种fx的写法，fx这个函数你定义了，但是没有写函数体呀，fx是一个函数int返回类型，你又把一个数值赋值给一个int类型的数值，没有见过这种写法，看起来就像把一个数字赋值给另一个数字
- 2019-03-26 11:27回答 1 已采纳 主成分分析 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779
- 2023-12-29 01:22禅与计算机程序设计艺术的博客 1.背景介绍 多变量回归分析是一种常用的统计学方法，用于研究多个自变量对因...在本文中，我们将讨论如何处理自变量之间的相关性，以提高多变量回归分析的准确性和可靠性。我们将从以下几个方面进行讨论： 背景...
- 2017-09-24 08:48回答 3 已采纳 ``` 数值，不是地址 地址写法是 MOV AX,ptr [X1+2] ```
- 2023-04-16 15:16回答 2 已采纳 在这种情况下，可以考虑使用非参数回归方法。非参数方法不需要对数据的分布做任何假设，因此适用于您所描述的情况。可以尝试决策树回归、随机森林回归和梯度提升回归树等回归模型拟合数据。
- 2023-02-17 20:06回答 4 已采纳 回答引自chatgpt：对于分类变量和数值变量的相关性分析，可以使用卡方检验或者秩和检验。对于有序变量和数值变量的相关性分析，可以使用Spearman秩相关系数或Kendall's tau秩相关系数。
- 2023-01-18 23:11紫昂张的博客 train.corr()['fraud_reported']筛选其中的一列，也就是自变量与因变量的相关关系所在的那一列； sort_values()是排序函数，sort_values()里不加参数 指的是从小到大排序；排序函数里面的ascending = False参数 指...
- 2021-11-29 01:43回答 2 已采纳 ==============================================================如果题主确实是要求最大值，那么限幅部分应该这样改：因为比较大小时，不能拿向量
- 2021-06-19 18:31回答 3 已采纳 命令行分别输入： syms x; y = -x^2 == 0; x = solve(y,x)
- 2022-09-20 23:50回答 1 已采纳 因为只要每次循环满足count<number, 都在 i++，所以i一直在增加，知道count=100就不会进入循环了。
- 2020-07-13 00:43巧ferries的博客 相关性两变量相关性两变量相关性定义序列变化过程描述 两变量相关性 两变量相关性定义 研究两个变量之间的相关性是相关性分析最常用的地方。相关性是指两个变量之间的关联程度。其数学定义可以描述为： 其中 为x与...
- 2022-10-13 13:57回答 1 已采纳 getchar 有读入回车换行的问题，用scanf(%c)比较好。
- 2022-06-07 08:37statistics.insight的博客 R语言使用plot函数可视化散点图判断自变量（预测变量）和因变量（结果变量）之间是否存在线性关系
- 2024-01-09 01:13禅与计算机程序设计艺术的博客 在深度学习中，自变量和因变量是两个关键概念，它们在模型中扮演着重要的角色。本文将讨论自变量和因变量在深度学习中的应用，以及如何将它们应用到深度学习模型中。 1.1 深度学习的基本概念 深度学习是一种机器...
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