В чем разница между Pearson и Spearman корреляциями?

Некоторые различия между Pearson и Spearman корреляциями:

• Тип измеряемых отношений. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция оценивает линейные отношения между переменными, Spearman — монотонные, где переменные движутся в одном направлении, но не обязательно линейно. www.geeksforgeeks.org www.analyticsvidhya.com
• Тип данных. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция работает с непрерывными интервальными или рационными данными, Spearman — с порядковыми, ранжированными, интервальными или рационными данными. www.geeksforgeeks.org
• Предположения о данных. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция предполагает линейность и нормальное распределение данных, Spearman не требует нормальности или линейности. www.geeksforgeeks.org
• Чувствительность к выбросам. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция чувствительна к выбросам, которые могут исказить значение корреляции, Spearman устойчив к выбросам, так как использует ранги вместо исходных данных. www.geeksforgeeks.org
• Метод расчёта. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция основана на ковариации и стандартных отклонениях исходных значений, Spearman — на ранжировании точек данных и расчёте разницы рангов. www.geeksforgeeks.org
• Диапазон коэффициента. www.geeksforgeeks.org Pearson корреляция варьируется от −1 до 1 (отрицательная, положительная или отсутствие линейной корреляции), Spearman — также от −1 до 1 (отрицательная, положительная или отсутствие монотонной корреляции). www.geeksforgeeks.org

Выбор между Pearson и Spearman корреляциями зависит от типа данных, целей исследования и характера изучаемых отношений. enjoymachinelearning.com