，σ（αn）是线性无关的.因此，n≤m.综合上面的结论可以得到n=m，即V1，V2有相同的维数.充分性.设V1，V2都是n维线性空间，下面我们来建立一个从V1到V2的同构映射，从而证明V1V2.分别取V1的一组基α1，α2，…，αn之下的坐标是唯一确定的，而向量组β1，β2，…......
2023-11-22
线性相关性分析方法简介
【摘要】：相关性分析可以分为线性相关分析、偏相关分析、距离分析等。对交通事故与相关要素之间相关性进行计算时，由于数据不符合正态分布，所以选择Kendall相关系数、Spearman相关系数分析计算，得到Kendall及Spearman相关系数分析结果见表4.3，依次表示事故伤亡等级、日夜、季节、假期、风速、温度、天气、酒精、车速、大型车辆之间的相关系数和显著性。表4.3Kendall及Spearman相关系数分析结果
相关性分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度(孙逸敏，2007)。相关性分析可以分为线性相关分析、偏相关分析、距离分析等。
说明两个样本量为n的变量(x，y)间关系密切程度的统计指标叫相关系数，用r表示。计算线性相关系数的基本公式如下:
有三种相关系数:Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数。Pearson相关系数，是对定距连续变量数据进行计算；Spearman相关系数、Kendall相关系数，当分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时，计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值求秩。
对交通事故与相关要素之间相关性进行计算时，由于数据不符合正态分布，所以选择Kendall相关系数、Spearman相关系数分析计算，得到Kendall及Spearman相关系数分析结果见表4.3，依次表示事故伤亡等级、日夜、季节、假期、风速、温度、天气、酒精、车速、大型车辆之间的相关系数和显著性。
结果显示，交通事故与日夜、假期、温度、酒精、车速、大型车辆的影响是显著相关的。
表4.3 Kendall及Spearman相关系数分析结果
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2023-06-20
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2023-11-21
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2023-06-30
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2023-11-30
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2023-06-28
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2023-11-21
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莫兰指数I用标准化统计量Z来检验n个区域是否存在空间自相关关系，当Z值为正且显著时，表明存在正的空间自相关；当Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；当Z值为零时，观测值呈独立随机分布。交通事故发生率的莫兰指数I为0.28，G观测值为0.001126，表明交通事故发生率具有强烈的空间相关性、聚集性，即某地的交通事故与该地区的位置有关。图3.21局部莫兰指数......
2023-06-15
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