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pandasのcorr()は、ピアソン相関係数なのに何故正規分布でない場合も
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pandasのcorr()は、ピアソン相関係数なのに何故正規分布でない場合も使用するのか？
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pandasのcorr()は、ピアソン相関係数なのに何故正規分布でない場合も適応するのか？
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Python、n
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Python、pandasのcorr()の元データが正規分布について従っているかの条件について
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Pythonのn
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Pythonのpandasでcorr()を使うと、相関係数が出ますが、これがピアソンの相関係数を元に作られていることがわかりました。
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pandas.pydata.org
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DataFrame.corr(method='pearson', min_periods=1)
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**pearson : standard correlation coefficient**
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>pandas.pydata.orgより引用
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https://n
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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.corr.html
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Return Pearson product-moment correlation coefficients.
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**Return Pearson product-moment correlation coefficients.**
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>numpy.orgより引用
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https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.corrcoef.html
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ピアソンの相関係数を調べると、条件としてデータが正規分布であることを前提としているとありました。
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**Pearsonの相関係数はデータが正規分布であることが前提となり、KendallやSpearmanの相関係数はその前提がございません。**
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>IBMサポートよおり引用
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https://www.ibm.com/support/pages/2%E5%A4%89%E9%87%8F%E3%81%AE%E7%9B%B8%E9%96%A2%E5%88%86%E6%9E%90-pearson%E3%81%A8spearman%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6
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numpyの件を追加
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Pythonのcorr()の元データが正規分布について従っているかの条件について
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Python、numpyのcorr()の元データが正規分布について従っているかの条件について
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Pythonで
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Pythonのnumpyでcorr()を使うと、相関係数が出ますが、これがピアソンの相関係数を元に作られていることがわかりました。
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numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof=<no value>, *, dtype=None)[source]¶
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Return Pearson product-moment correlation coefficients.
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>numpy.orgより引用
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https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.corrcoef.html
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ピアソンの相関係数を調べると、条件としてデータが正規分布であることを前提としているとありました。
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タイトルわかりやすいように若干修正
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