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分析流程
数据源：
使用数据(1).xlsx
算法配置：
算法：Spearman相关性分析
分析结果：
暂无数据
分析步骤
1.先对XY之间是否存在统计上的显著关系(P0.05)进行检验。
2.分析相关系数为的正负向以及相关性程度。
3.对分析结果进行总结。
详细结论
输出结果1：相关系数表
FleschReadingEaseformula
Flesch-KincaidGradeLevel
FogScale
SMOGIndex
AutomatedReadabilityIndex
Coleman-LiauIndex
LinsearWriteFormula
Quantity
Price
FleschReadingEaseformula
1(0.000***)
-0.002(0.860)
0.086(0.000***)
-0.085(0.000***)
0.087(0.000***)
-0.092(0.000***)
-0.013(0.369)
0.012(0.407)
0.015(0.274)
Flesch-KincaidGradeLevel
-0.002(0.860)
1(0.000***)
-0.056(0.000***)
0.075(0.000***)
-0.035(0.013**)
0.061(0.000***)
-0.114(0.000***)
-0.005(0.734)
0.002(0.913)
FogScale
0.086(0.000***)
-0.056(0.000***)
1(0.000***)
-0.195(0.000***)
0.223(0.000***)
-0.245(0.000***)
0.061(0.000***)
0.071(0.000***)
-0.023(0.106)
SMOGIndex
-0.085(0.000***)
0.075(0.000***)
-0.195(0.000***)
1(0.000***)
-0.192(0.000***)
0.221(0.000***)
-0.042(0.003***)
-0.033(0.018**)
-0.03(0.034**)
AutomatedReadabilityIndex
0.087(0.000***)
-0.035(0.013**)
0.223(0.000***)
-0.192(0.000***)
1(0.000***)
-0.223(0.000***)
0.047(0.001***)
0.067(0.000***)
-0.008(0.580)
Coleman-LiauIndex
-0.092(0.000***)
0.061(0.000***)
-0.245(0.000***)
0.221(0.000***)
-0.223(0.000***)
1(0.000***)
-0.055(0.000***)
-0.071(0.000***)
0.019(0.189)
LinsearWriteFormula
-0.013(0.369)
-0.114(0.000***)
0.061(0.000***)
-0.042(0.003***)
0.047(0.001***)
-0.055(0.000***)
1(0.000***)
0.012(0.384)
-0.01(0.478)
Quantity
0.012(0.407)
-0.005(0.734)
0.071(0.000***)
-0.033(0.018**)
0.067(0.000***)
-0.071(0.000***)
0.012(0.384)
1(0.000***)
-0.38(0.000***)
Price
0.015(0.274)
0.002(0.913)
-0.023(0.106)
-0.03(0.034**)
-0.008(0.580)
0.019(0.189)
-0.01(0.478)
-0.38(0.000***)
1(0.000***)
注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平
图表说明：
上表展示了模型检验的参数结果表，包括了相关系数、显著性P值。
1.先对XY之间是否存在统计上的显著性关系进行检验，判断P值是否呈现显著性(P0.05)。
2.若呈现显著性，则说明两变量之间存在相关性，反之，则两变量之间不存在相关性。
3.分析相关系数的正负向以及相关性程度。
输出结果2：相关系数热力图
图表说明：
上图展示了热力图的形式展示了相关系数的值，主要通过颜色深浅去表示值的大小。
参考文献
[1]?ScientificPlatformServingforStatistics
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