AI 变量相关性深度分析

本工具是一款专业的 AI变量相关性深度分析 工具, 支持 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼等级相关 因果逻辑推断 等多种分析模型。 通过智能算法对输入的数据进行统计检验与逻辑推演,输出 相关系数(r值)显著性水平(P值) 及通俗化的解读报告。

配置参数
1 积分
皮尔逊 (线性)
斯皮尔曼 (等级)
逻辑关联
因果推断
分析报告
AI变量相关性深度分析
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相关性分析指南

皮尔逊系数

用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度,取值范围在 -1 到 +1 之间。

显著性检验

通过 P 值判断结果是否具有统计学意义,通常 P < 0.05 视为显著相关。

常见问题

数据格式要求?

支持直接粘贴 Excel 列数据,或者使用逗号、空格分隔的数值序列。也可以直接输入文字描述进行分析。

相关性和因果的区别?

相关性仅表示变量同步变化的趋势,不代表因果关系;因果推断需要更严格的模型假设。

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