综合多篇文章，总结了计算变量相关性的三个主要参数：皮尔逊相关系数、距离相关和最大信息系数。文章详细介绍了它们各自的计算方法和应用场景。
变量相关性的计算参数比较
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计算方法： 相关系数是两组数据集的协方差与其标准偏差乘积的商。
结果解读：
R > 0： 表示正相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。
R < 0> 表示负相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。
R = 0： 表示不存在线性相关关系，但并不排除其他类型的关系。
R 的绝对值越接近 1，相关性越强；越接近 0，相关性越弱。
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深入解析斯皮尔曼相关性系数
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斯皮尔曼相关性系数，也称为等级相关系数，用于评估两个变量之间单调关系的强弱。它并不关注变量间具体的数值关系，而是着眼于它们在排序上的变化趋势。当一个变量的值上升时，另一个变量是倾向于同步上升还是下降，斯皮尔曼相关性系数都能将其捕捉。
这种非参数的统计方法，由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼于20世纪初提出，在无需假设数据服从特定分布的情况下，也能有效衡量变量间的关联程度。无论是线性关系还是非线性关系，只要存在单调趋势，斯皮尔曼相关性系数都能给出可靠的评估结果。
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