探讨变量间的相关性分析（包括双变量及多变量情况），涉及MATLAB与Python编程代码

简介：
本课程深入探讨变量间的关系分析方法，涵盖双变量和多变量情形，并结合MATLAB和Python的实际编程示例进行讲解。 本段落提供了关于变量间相关性分析的资源介绍，包括皮尔逊、斯皮尔曼以及肯德尔三种系数用于两个变量之间的关联度评估；偏相关分析、负相关分析及典型相关分析则适用于多变量间的复杂关系研究。此外，还涵盖了多种可视化方法如散点图、柱状图、热力图和箱型图等。 MATLAB代码较为全面，涵盖上述所有提及的方法；而Python部分仅实现了斯皮尔曼相关系数的计算及其可视化的展示。鉴于所处理的数据涉及医疗隐私问题，在此无法提供实际数据集，但可分享参考代码以供读者根据自身情况进行调整使用。 此外还附带了一份关于相关性分析汇报演示文稿（PPT），该文档简要概述了上述提到的各种方法，并包含了显著性检验的相关内容。希望这些资料能对大家有所帮助。如果有任何疑问，请随时提出，我会尽快回复并解答。您的支持是我持续创作的动力源泉。