判斷相關性可信度P-Value 透過計算 p value，得到假設的可信度，若 p value 的值小於 5%，則兩筆資料不相關?
2021/07/04 下午 10:39
資料清洗（Data Cleaning）
Ma Chao Ting
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判斷相關性可信度P-Value • Null hypothesis (假設檢定) • 透過計算 p value，得到假設的可信度，若 p value 的值小於 5%，則兩筆資料不相關 但是在上課時卻說 視覺化相關性出來的p value卻說越接近零，相關性的可性度越高 我有點疑惑
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2021/07/05 下午 02:50Lance贊同數：1不贊同數：0留言數：0
不好意思我的語意不清，其實要看假設檢定是怎麼設定的，假設今天計算出一個特徵與預測目標相關係數為 0.78，p_val 為 0.045，假設檢定就有兩種設定方式(剛好反過來)，如下： 假設a H0: r = 0.78 H1: r != 0.78 在 a 假設下，p_val < 0.05 ，落在拒絕區(推翻H0)，故 r 實際上可能不是0.78 or 假設b H0: r != 0.78 H1: r = 0.78 在 b 假設下，p_val < 0.05 ，落在拒絕區(推翻H0)，故 r 很大機會就是0.78 那在 scipy 計算相關係數的模組中，採用的是假設b，所以如課堂中畫的熱點圖(下圖)，大部分資料的可性度是很高的。 