计算两组数据的皮尔逊线性相关系数。相关系数的取值范围为[-1,1]。

模型评价：回归模型的常用评价指标 1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性         样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）         指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值         指标解读：均误差方越接近0，模型越准确 3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）         指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值         指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确 4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）         指标解释：所有样本的样本误差的

matlab两个矩阵的相关性代码anderson-accel-ncm最接近相关矩阵的交替投影方法的Anderson加速的MATLAB代码 关于 基于该论文， anderson-accel-ncm包含用于修复无效（不确定）相关矩阵的MATLAB函数。 NJ Higham和N.Strabić，“”，Numer。 Alg。，72（4）：1021-1042，2016。 主要功能是 nearcorr_aa ：交替投影方法，用于计算具有Anderson加速度的最近相关矩阵。 它包括固定元素和在最小特征值上施加下限的选项。 nearcorr_new ：用于计算最近相关矩阵的交替投影方法。 这是函数nearcorr一个版本，已被修改为包括固定元素的选项，并在最小特征值上施加下限。 包括该未加速的代码以与加速的代码nearcorr_aa进行比较。 其他M文件： test_anderson ：一个测试函数。 它针对两个测试问题运行上述功能，并报告迭代次数。 可以通过键入test_anderson带参数的test_anderson来运行它。 要求 这些代码是在MATLAB 2015a下开发的，并已通过MAT

空气污染是目前的热点问题,导致主要污染物浓度变化的原因错综复杂,影响程度大小也各不相同。统计北京和广州两个城市的2016年5月份的污染物浓度和气象情况,对各个气象因子与污染物浓度进行相关性分析,得到两个变量间的Pearson系数并进行了比较。找出了两城市的主要污染物并总结两个城市的空气污染物变化情况,分析得出了大气影响因子受不同污染物的影响关系。

皮尔逊相关系数 皮尔逊相关性和每个vox相关性。

analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_罗马尼亚 该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集，一个数据集涉及癌症死亡的类型，一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量（家禽，猪肉等）。 输出包括一个新创建的数据集，该数据集基于输入数据中的已处理数据，并具有两个可视化视图，可以帮助我们检查相关性是否存在，并进行解释。

（2）复相关系数 若一个要素的变化受多种要素的综合作用和影响，则单相关或偏相关分析的方法不能反映各要素的综合影响 复相关分析法——分析几个要素同时与某一个要素之间的相关关系 复相关系数

基于网络编码和链路相关性的多包洪泛协议.docx

深度神经网络测试覆盖率与对抗样本间的相关性研究.docx

本研究报告了使用电导率测量，电子顺磁共振（EPR），红外光谱（FTIR）和高性能液体在未成熟，撕裂和烤熟条件下的阴影生长和阳光生长咖啡豆的理化比较色谱法（HPLC）。 此外，将评估的理化参数与基于Coffee Quality Institute协议的感官评估进行比较。 阴影生长的咖啡豆的电导率，浸出的钾和稳定的自由基的值分别高29％，31​​％和350％，而多酚氧化酶的酶活性低23％。 相比之下，FTIR和HPLC测量确定了太阳生长的咖啡豆中较高的绿原酸和脂质含量。 重要的是，归因于烤熟谷物的感官等级对于晒太阳咖啡要高出12％。 我们的研究结果表明，阴影生长的咖啡豆在培养过程中经历了微生物活动和不希望的发酵，从而导致咖啡质量降低。 建立了一组选定的理化特性和感官特性之间的相关性，可用于将来的咖啡豆质量控制协议的开发中。