二元和部分相关之间的差异
双变量与部分相关
在统计学中，有两种类型的相关性：二元相关和部分相关。相关性是指变量现象的关联程度和方向 - 它基本上可以从另一个中预测出来。这是两个变量共享的关系;它可能是负面的，正面的或曲线的。它使用数字刻度进行测量和表示。当它们的值一起增加时，相关性是正的，当它们的值减小时它们变为负数。相关性中有三个可能的值：1表示完美的正相关; 0表示没有相关性; -1表示完美的负相关。这些值表明相关性有多好。
有两种类型的相关性：二元相关和部分相关。二元相关性是指对两个变量的分析，通常表示为X和Y--主要是为了确定它们所具有的经验关系。另一方面，部分相关性测量两个随机变量之间的程度，同时去除一组控制随机变量的影响。
相关类型
双变量相关有助于简单的假设 - 关联和因果关系的检验。它通常用于查看变量是否彼此相关 - 通常它会测量这两个变量如何同时变化。双变量分析的目的是无法描述的;当同时检查多个变量之间的多个关系时。双变量相关的一个例子是对象的长度和宽度。当X变量是任意的或当任何一个变量难以测量时，双变量相关有助于理解和预测Y变量的结果。为了能够测量双变量相关性，可以运行不同的测试，包括Pearson Product-Moment Correlation测试，散点图和Kendall的tau-b测试。该相关性的测试结果通常显示在相关矩阵中。
部分相关是指当移除一个或多个相关变量的影响时两个变量之间的关系。它最适用于多元回归。它是一种方法，用于描述两个变量之间的关系，同时消除关系中另一个或多个变量的影响。它收集变量以便能够得出集体行为在其中的结论。部分相关对于发现虚假关系以及检测隐藏关系非常有用。部分相关的一个例子是一个人的身高和体重之间的关系，同时控制年龄。
最后通牒
二元相关和部分相关之间的差异是二元相关用于获得相关系数，基本上，描述两个线性变量之间的关系的度量，而部分相关用于在控制一个或多个变量之后获得相关系数。
摘要：
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在统计学中，有两种类型的相关性：二元相关和部分相关。
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相关性是指变量现象的关联程度和方向 - 它基本上可以从另一个中预测出来。
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有两种类型的相关性：二元相关和部分相关。二元相关性是指对两个变量的分析，通常表示为X和Y--主要是为了确定它们所具有的经验关系。
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另一方面，部分相关性测量两个随机变量之间的程度，同时去除一组控制随机变量的影响。
- 二元相关和部分相关之间的差异是二元相关用于获得相关系数，基本上描述两个线性变量之间关系的度量，而部分相关用于在控制一个或多个变量之后获得相关系数。
