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进行独立性和相关性检验

在位于波士顿郊区的506个地方对某些因素采集了一些测量数据，目的是要确定这些因素与房屋价格的相关性.

    
这些因素间的显著相关性（例如氮氧化物浓度和房屋价格中位数）提醒我们相关性并不意味着因果性：
Wolfram Language code: data = ExampleData[{"Statistics", "BostonHomes"}][[All, {3, 5, 6, 13, 14}]]; labs = {"Industrial Percent", "NOX Conc.", "Median Home Value", "Number of Rooms", "Poverty Fraction"}; opts = Sequence[Frame -> True, Axes -> None, AspectRatio -> 1, PlotStyle -> PointSize[Medium], FrameTicks -> None, ImageSize -> {60, 60}, PlotRange -> All, Background -> White];
Wolfram Language code: GraphicsGrid[Table[If[i == j, ListPlot[{0}, PlotStyle -> None, Background -> Lighter[Blue, .9], opts, Epilog -> Inset@Style[labs[[i]], Bold, FontSize -> 12, FontFamily -> "Helvetica"]], ListPlot[#, opts]&[Transpose[{data[[All, j]], data[[All, i]]}]]], {i, 5}, {j, 5}], Spacings -> {4, 4}]
数据的肯德尔 矩阵：
Wolfram Language code: KendallTau[data]//MatrixForm
IndependenceTest 表明房屋价格随着氮氧化物浓度的增加而下降：
Wolfram Language code: IndependenceTest[data[[All, 2]], data[[All, 3]], {"TestDataTable", {"KendallTau", "SpearmanRank", "HoeffdingD"}}]
氮氧化物的量与工业化的程度显著相关：
Wolfram Language code: CorrelationTest[data[[All, 1 ;; 2]], 0, "TestDataTable"]