一般线性相关分析：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:06的版本

Linear Correlation Analysis.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
一般线性相关分析Linear Correlation Analysis.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Linear Correlation Analysis
功能主类别数据分析
英文缩写LinCA
功能亚类别相关分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

一般线性相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。

变量之间的关系可以分为确定关系和非确定性关系。确定性关系，可以说是函数关系，也就是说对于某一变量的每个数值都有另一变量的完全确定的值与之对应。非确定性关系，即这里所说的相关关系，变量之间存在一定的依存关系，但不是一一对应的关系，即相随变动关系。此相关分析使用的方法有: pearson, spearman, 和kendall。

用途：用于衡量两个或多个变量间的线性关系强度和方向。检测两个连续变量之间是否存在线性关系的常用方法。

参数：选择数值变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口3个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
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