一：什么是属性相关分析
采用属性相关分析方法，以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述(analytical characterization )。包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述(analytical comparison).
直观上讲，若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class，那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。此外即使同一个属性(维)，其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。例如:在出生日期(birth date)维中，birth day和birth month都不太可能与雇员的工资相关;而只有birth decade(年龄)可能与雇员的工资相关。这也就意味着属性(维)相关分析应该在多层次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属性(维)应被包含到数据分析中。
二：相关分析与回归分析的联系与区别
满意回答: 回归分析与相关分析的联系研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向宜选用线性相关分析若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程宜选用直线回归分析。
从资料所具备的条件来说作相关分析时要求两变量都是随机变量如人的身长与体重、血硒与发硒作回归分析时要求因变量是随机变量自变量可以是随机的也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值如用药的剂量)。
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述其实在应用时当两变量都是随机变量时常需同时给出这两种方法分析的结果另外若用计算器实现统计分析可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。
回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题它们的差别主要是
1、在回归分析中y被称为因变量处在被解释的特殊地位而在相关分析中x与y处于平等的地位即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的
2、相关分析中x与y都是随机变量而在回归分析中y是随机变量x可以是随机变量也可以是非随机的通常在回归模型中总是假定x是非随机的
3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。
回归分析和相关分析的区别
回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。
主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量. 二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.
相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法在科学研究领域有着广泛的用途。然而由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。
最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如作者将“回归直线曲线图”称为“相关性图”或“相关关系图”将回归直线的R2(拟合度或称“可决系数”)错误地称为“......余下全文>>
三：相关分析如何进行;有何意义;两种相关关系式子有何异同
良好的师生关系的建立在教学中占有很重要的地位。最好的师生关系的民主和谐的。我不是很赞同这位老师的某些做法，如经常去批评学生，给学生找缺点。
四：spss 中相关分析的几个指标是什么意思?
0.997代表相关系数，0.000是显著性，N是样本量。相关性0.997代表很高，旁边两个星号，说明在99%的情况下显著
五：相关系数的取值范围及意义
相关系数取值范围如下：
1、符号龚如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].
六：SPSS双变量相关分析代表什么含义，集体的
pearson correlation 表示R值也就是皮尔逊相关系数
R>0 代表两变量正相关，
R<0代表两变量负相关。
|R|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关；
|R|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关；
|R|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。
小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。
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