请问pearson相关系数和spearman相关系数的区别

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它们之间有何区别？
在哪种情况下用Pearson哪种情况下用spearman呢？

如何判断哪种更佳呢？

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关键词：spearman pearman pearson 相关系数 ARMA 相关系数 pearson spearman 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，
  就是效率没有pearson相关系数高。

2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

恩，就是这样。

用pearson处理的数据，必须满足一下条件：成对数据、连续、整体是正态分布的。

其实, Spearman 和Pearson相关系数在算法上完全相同. 只是PEARSON相关系数是用原来的数值计算积差相关系数, 而SPEARMAN是用原来数值的秩次计算积差相关系数.

学习了，不错不错

duo xie duo xie

没怎么看懂。。。。。。

o  明白了  原来如此。。。。

多谢~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

原来是这样的，非常感谢