有偿求eta相关性分析python代码

问题遇到的现象和发生背景

python数据分析，寻找eta检测法的python代码

遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息

eta检测法检测类别数据和数量数据之间的相关性

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。不用代码块回答率下降 50%

没有找到代码，求指路，接受有偿

运行结果及详细报错内容

我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%

找了很多地方都没有找到，github和csdn都试过了，最后找到一个用spss进行计算的方法，又显示数据量太大无法运转（1000的上限能干什么哦……）
链接：https://blog.csdn.net/xiaoyouyouaaa/article/details/122521426?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167179641016782425177248%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167179641016782425177248&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-122521426-null-null.142^v68^pc_rank_34_queryrelevant25,201^v4^add_ask,213^v2^t3_esquery_v2&utm_term=spss%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E5%88%86%E6%9E%90&spm=1018.2226.3001.4187

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求eta相关性检测法的python代码

import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离类别变量和数量变量
cat_var = df['cat_var']
num_var = df['num_var']

# 计算卡方统计量和 p 值
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(pd.crosstab(cat_var, num_var))

# 判断类别变量和数量变量之间是否存在相关性
if p < 0.05:
    print('存在相关性')
else:
    print('不存在相关性')

上述代码中，cat_var 和 num_var 分别表示类别变量和数量变量。函数 chi2_contingency 返回卡方统计量、p 值、自由度和期望值。如果 p 值小于 0.05，则可以判断类别变量和数量变量之间存在相关性。

上述代码假设数据的分布是正态分布，如果数据不满足正态分布，则需要使用其他方法来检测类别数据和数量数据之间的相关性。

代码如下：

import numpy as np

def eta_correlation(x, y):
  # 计算 x 和 y 的均值
  x_mean = np.mean(x)
  y_mean = np.mean(y)

  # 计算 x 和 y 的标准差
  x_std = np.std(x)
  y_std = np.std(y)

  # 计算 ETA 相关系数
  eta = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean)) / (x_std * y_std * (len(x) - 1))

  return eta

在这个代码中，首先计算了 x 和 y 的均值和标准差，然后使用这些信息计算 ETA 相关系数。

要使用这个函数，只需调用 eta_correlation(x, y) 即可，其中 x 和 y 是你想要检测相关性的两个变量。这个函数将返回一个 ETA 相关系数的值，其中 1 表示完全相关，0 表示不相关，-1 表示完全反相关。

对于 eta 相关性检测法，它是一种用来检测类别数据和数量数据之间的相关性的统计检验方法。在 Python 中，您可以使用 scipy 库中的 chi2_contingency 函数来计算 eta 相关性检测的结果。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 定义数据
data = np.array([[10, 20, 30], [6,  9,  17]])

# 计算 eta 相关性
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(data)
print("Chi-square statistic: ", chi2)
print("p-value: ", p)

在上面的代码中，data 数组中的第一行表示类别数据，第二行表示数量数据。chi2_contingency 函数会计算 eta 相关性检测的统计量 chi2 和 p 值，并将它们作为函数输出。

希望以上信息能够帮助您解决问题。

方案一相关代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据
# 数据是你本地数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 计算Pearson相关系数
correlation = data.corr(method='pearson')
# 计算特征之间的Kendall Tau相关系数
kendall = data.corr(method='kendall')
# 计算特征之间的Spearman秩相关系数
spearman = data.corr(method='spearman')
# 输出结果
print("Pearson相关系数：\n", correlation)
print("\nKendall Tau相关系数：\n", kendall)
print("\nSpearman秩相关系数：\n", spearman)

上面的代码是用来计算数据之间的Pearson相关系数，Kendall Tau相关系数和Spearman秩相关系数的。首先使用pandas读取数据，然后使用data.corr()函数来计算不同类型的相关系数，最后输出计算出的相关系数的结果。

方案二例子：

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算变量之间的相关性
corr = data.corr()
# 计算变量之间的卡方相关性
chi2, p_value, dof, expected = stats.chi2_contingency(data)
# 输出相关性结果
print(corr)
print(p_value)