Jenny2022-04-26 11:11:19

同学你好，这部分知识点其实在课程讲义里面都是总结过的，可以翻到数量的倒数第二章。这里借这道题目，简要讲一下对应知识点，有时间还是再去复习一下。

对于这个题目来说，
A. 首先不管是线性相关系数还是排序相关系数以及Kendall tau，它们的取值范围都是-1到1. 绝对值越大，说明相关性越强。
B. 由于spearman和Kendall相关系数只用到数据的排序，不是数值本身，所以它们对于异常值不敏感。并且，对于单调递增的变换是这两个相关系数是不变的，你想一下，比如都是乘以a（a大于0，递增）再加上一个常数，那么最大的数还是最大的，不会改变其排序。
C. 如果x和y存在线性相关性，那么线性相关系数和rank相关系数是会很接近的，但是Kendall相关系数会稍微比二者低一点，这个是实证结论，记住即可。
D. 如果x和y存在非线性相关性，那么spearman和rank相关系数会比线性相关系数更高，因为这种情况下，这两者比线性相关系数更好地描述两个变量之间的关系。

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