Correlation 存在的意义，则是将类似“10万”的数值概念相对化—— 考虑到 Portfolio 投资总额为1,000万，那么其潜在风险为1%（相对值），这对于多数投资者来说都处在一个可以接受的区 …

相关性 （Correlation，或称 相关系数 或 关联系数），显示两相关变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。而 相干性 …

Pearson 相关系数 （Pearson Correlation Coefficient，常简称 PCC，非 “Person 相关系数”），它是统计学中衡量 两个连续变量之间线性相关强度与方向 的经典指标，由英国统计学家卡尔・ …

Pearson相关性系数（Pearson Correlation） 是衡量向量相似度的一种方法。 输出范围为-1到+1, 0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。

维基百科Coefficient of determination（也就是R方）有明确的解释： “ In linear least squares multiple regression with an estimated intercept term, R^2 equals the square of the Pearson …

量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手, 下面说说我的总结仅供参考 (Python). 基于你的信号类型，你对信号作出的假设，以及你想要从数据中寻找什么样的同步性数据的目标，来 …

如何理解统计物理中的关联长度（correlation length）？ 经常看到物理书说一个系统在临界点附近，关联长度是发散的（correlation length diverge）不是很懂，求物理大神简单解释下 显示全 …

用 A comparison of the Pearson and Spearman correlation methods - Minitab Express s解释可以很好理解： 根据这张图，我们可以看出： ①Pearson和Spearman相关系数的范围可以从-1 …

Oct 19, 2021 · r2=corrcoef (x,y); % R=corrcoef（X）returns a matrix R of correlation coefficients calculated from an input matrix X whose rows are observations and whose columns are …

而深度学习的cost volume，一般是左右图经过feature extator后，得到左右的两个feature map，然后经过correlation或者concation两种方法得到的一个4D的tensor，为什么是4D呢，因为fature …