日誌會修改兩個變量之間的相關性嗎？

我將日誌應用於兩個非常傾斜的變量，然後進行相關性。對數前相關性為 0.49，對數後相關性為 0.9。我認為日誌只會改變比例。這怎麼可能？下面是他們每個人的圖表。也許我沒有應用正確的轉換？

有多種不同類型的相關性。最常見的是皮爾遜相關係數，它衡量兩個向量之間的*線性相關程度。*也就是說，它本質上是通過散點圖繪製一條直線併計算其斜率。如果您記錄日誌，這當然會改變！

如果您對在對數等單調變換下不變的相關性度量感興趣，請使用Kendall 等級相關性或Spearman 等級相關性。這些僅適用於rank，在單調變換下不會改變。

這是一個示例 - 請注意 Pearson 相關性在記錄後如何變化，而 Kendall 和 Spearman 相關性則不會：

> set.seed(1)
> foo <- exp(rnorm(100))
> bar <- exp(rnorm(100))
> 
> cor(foo,bar,method="pearson")
[1] -0.08337386
> cor(log(foo),log(bar),method="pearson")
[1] -0.0009943199
> 
> cor(foo,bar,method="kendall")
[1] 0.02707071
> cor(log(foo),log(bar),method="kendall")
[1] 0.02707071
> 
> cor(foo,bar,method="spearman")
[1] 0.03871587
> cor(log(foo),log(bar),method="spearman")
[1] 0.03871587

以下較早的問題討論了 Kendall 和 Spearman 的相關性：Kendall Tau 還是 Spearman 的 rho？

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/127121