最近在看地理建模題目，其中提到了建立回歸模型後計算相關係數；當時有點疑問，這個相關係數是從原始資料算出，還是用回歸後的擬合資料計算。
後來想了想應該是原始資料計算的，用回歸方程算出的x，y肯定在一條直線上，相關係數直接就是1了。雖然想法有些耿直，但是為了驗證一下，同時也順路寫寫**，於是使用python計算相關係數。
提前將資料整理為csv格式了，四列分別為id、原始y、原始x、和擬合y。
原始x和y的散點圖顯示x與y呈現線性相關關係。因此可以建立線性回歸模型。
這是相關係數計算公式。據此計算相關關係。
根據公式寫出計算**：
import pandas as pd
from numpy import mean
#相關係數計算公式
defr_square
(x,y)
: p1=x2=y2=
0.0#計算平均值
x_=mean(x)
y_=mean(y)
#迴圈讀取每個值，計算對應值的累和
for i in
range
(len
(x))
: p1+=
(x[i]
-x_)
*(y[i]
-y_)
x2+=
(x[i]
-x_)**2
y2+=
(y[i]
-y_)**2
#print(p1,x2,y2)
#計算相關係數
r=p1/
((x2**
0.5)
*(y2**
0.5)
)return r
#讀取資料
df=pd.read_csv(
"data.csv"
,encoding=
'utf-8'
)x=df[
'x']
.tolist(
)y=df[
'y']
.tolist(
)#呼叫並輸出相關係數
print
(r_square(x,y)
)
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