相关性分析与常用相关系数

Coldrain 在做 2012 年全国大学生数学建模竞赛 A 题时遇到了相关性分析，遂作此篇，以为学习。

1. 相关性的定义

相关性是两个变量线性相关的程度。从广义上讲，相关性实际上是双变量数据中两个随机变量之间的任何统计关系，无论是否因果关系。

相关性并不意味着因果关系！

例如：

夏季，冰淇淋的消费量会增加。冰淇淋销售额与夏天之间存在很强的相关性。在这个特殊的例子中，存在因果关系，因为极热的夏季确实推动了冰淇淋的销售。

冰淇淋的销售也与鲨鱼袭击有很强的相关性。我们非常清楚，鲨鱼袭击绝对不是因为冰淇淋造成的。所以，这里没有因果关系，但是他们仍然相关。

2. 相关系数

在统计学中，相关的意义是：用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。

在这个广义的定义下，有许多根据数据特点来衡量数据相关性而定义的系数，称作相关系数。

相关系数是对两个变量的相对运动之间关系强度的统计量度。

相关系数的值范围在 -1.0 和 1.0 之间 。-1.0 的相关性表示完全的负相关 ，而 1.0 的相关性表示完全的正相关。0.0 的相关性表明两个变量的移动之间没有线性关系。

对于不同测量尺度的变量，有不同的相关系数可用：

Pearson 相关系数
Spearman 相关系数
Kendall 相关系数
...

上面提到的这三种相关系数各有优势和适用范围：

Pearson 系数 适用于线性关系的测量，对数据要求较高。
Spearman 秩相关系数 适用于单调关系的测量，对数据分布没有假设要求，并且对异常值较为稳定（即鲁棒性更高）。
Kendall 秩相关系数 适用于顺序关系的测量，同样对数据分布没有假设要求，并且对异常值较为稳定。

3. Pearson 相关系数

也就是概率论课本 [1] 上讲述的相关系数 ρ \rho ρ

Pearson相关系数是用于衡量两个变量之间线性关系强度的指标。

它计算的是两个变量的协方差与各自标准差的比值，取值范围在-1到1之间。

当 ρ X , Y > 0 \rho_{X,Y}>0 ρX,Y>0 时，表示两个变量呈正相关
当 ρ X , Y < 0 \rho_{X,Y}<0 ρX,Y<0 时，表示两个变量呈负相关
当 ρ X , Y \rho_{X,Y} ρX,Y 接近 0 时，表示两个变量没有线性关系。

Pearson 相关系数公式如下：

ρ X , Y = c o v ( X , Y ) σ X σ Y = E ( ( X − μ X ) ( Y − μ Y ) ) σ X σ Y \rho_{X,Y} = \frac{cov(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y} = \frac{E((X-\mu_X)(Y-\mu_Y))}{\sigma_X \sigma_Y} ρX,Y=σXσYcov(X,Y)=σXσYE((X−μX)(Y−μY))

其中， E E E 是数学期望，cov 表示协方差， σ X \sigma_X σX 和 σ Y \sigma_Y σY 是标准差。

因为 μ X = E ( X ) \mu_X = E(X) μX=E(X)， σ X 2 = E ( X 2 ) − E 2 ( X ) \sigma^2_X = E(X^2)-E^2(X) σX2=E(X2)−E2(X)，同样之与 Y Y Y，那么上式也可以写成：

ρ X , Y = E ( X Y ) − E ( X ) E ( Y ) E ( X 2 ) − E 2 ( X ) E ( Y 2 ) − E 2 Y \rho_{X, Y} = \frac{E(XY)-E(X)E(Y)}{\sqrt{E(X^2)-E^2(X)} \sqrt{E(Y^2)-E^2{Y}}} ρX,Y=E(X2)−E2(X) E(Y2)−E2Y E(XY)−E(X)E(Y)

∣ ρ X , Y ∣ ( ≤ 1 ) |\rho_{X,Y}|(\le1) ∣ρX,Y∣(≤1) 越大，表示两个变量的线性相关程度越高。

需要注意的是，Pearson 相关系数只能测量线性关系，对于非线性关系无法准确捕捉。

利用 Python 计算 Pearson 相关系数：

python 复制代码

from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Y = np.array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3])

# 计算 Pearson 系数
r, p = pearsonr(X, Y)    # r 为系数

4. Spearman 秩相关系数

当 X X X 和 Y Y Y 具有某种单调关系时， X X X 和 Y Y Y 是完全相关的（-1 或 1）

对 Pearson 系数来说，只有当 X X X 和 Y Y Y 有完全的线性关系时，才是完全相关的（-1 或 1）

也就是说，当我们需要刻画变量之间是否具有单调关系时，我们就需要用到 Spearman 秩相关系数了。

单调关系

随着一个变量的值增加，另一个变量的值增加 or 减小。

不限制恒定的速率

线性关系

梯度为常数

增加/减少的速率是恒定的

Spearman秩相关系数的计算步骤如下：

对每个变量的观测值进行排序，得到每个观测值的秩次（从小到大排列）。如果有相同的观测值，则取它们的平均秩次。
计算每个观测值的秩次差，即第一个变量的秩次减去第二个变量的秩次。
计算秩次差的平方和，并除以样本大小减一（n-1）得到Spearman秩相关系数。

Spearman秩相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全的正相关，-1表示完全的负相关，0表示无相关性。

Python 计算 Spearman 秩相关系数：

python 复制代码

from scipy.stats import spearmanr
import numpy as np

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Y = np.array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3])

# 计算 Spearman 系数
r, p = spearmanr(X, Y)    # r 为系数

5. 差异与选择

Pearson 适用于两个变量之间的线性关系，而Spearman适用于单调关系。
Pearson 处理变量的数据原始值，而 Spearman 处理数据排序值（需要先做变换，transform）

Pearson 相关系数只适用于线性关系且正态分布。

此外，如果散点图表明"可能是单调的，可能是线性的"关系，最好的选择是 Spearman 而不是 Pearson。即使数据证明是完全线性的，用 Spearman 也不会造成信息丢失。但是，如果不是完全线性但使用 Pearson 系数，会丢失 Spearman 可以捕获的信息，是否单调。

6. 参考资料

$1\] 石爱菊，丁秀梅，孔告化. 概率统计与随机过程. 3版. 北京：人民邮电出版社， 2024.2$
$3\] https://zhuanlan.zhihu.com/p/664287775$