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利用P,e,a,r,s,o,n 拼出正确的字词
"相关结果约100,000,000个
其中n为样本的数量，r就是我们计算得到的皮尔逊相关系数，这个统计量被证明是符合自由度为t-2的t分布的。这里我们就可以使用t分布进行相关性的检验。 在t检验中，我们的原假设H0：r=0，即没有线性相关关系，备择假设H1：r不等于0，即存在线性相关关系。
特征选择 1.相关性 通过使用相关性，我们很容易看到特征之间的线性关系。 这种关系可以用一条直线拟合。 下面通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来解释特征的相关性： 下面每幅图上方的相关系数Cor(X1, X2)是计算出来的皮尔逊r值，从图中可以看出不同程度的相关性。
结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值. H0:样本符合 H1:样本不符合 p值>0.05则接受H0，该数据为正态分布。 3、求相关系数. 若以上验证均成功则采取皮尔逊相关系数进行相关性分析：
之前《皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r）》一文介绍了皮尔逊相关系数。那么，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和余弦相似度（Cosine Similarity）之间有什么关联呢？首先，我们来看一下什么是余弦相似度。说到余弦相似度，就要用到余弦定理（Law of Cosine...
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