파이썬 .corr()

요약
Pearson은 두 변수의 선형성을 측정. 변수들의 관계가 직선에 의해 잘 모델링 된다. 즉, 두 변수가 일정한 비율로 증가하거나 감소. 비율이 일정해야 +-1에 가깝게 나온다.

Spearman: 단조성(monotonicity) 평가. 즉 하나가 커지만 다른 변수도 커질 때, +1.

di: 변수의 값들을 크기순으로 정렬했을 때 i 번째 값들의 차.

켄달도 단조성 평가.

큰 차이는 없는 듯 하나, 소표본이고 동점이 많을 때 켄달이 선호된다고 한다.
(금융에서는 spearman을 사용할 듯 하다.)

셋 중 피어슨은 선형상관관계여야 하며, 스피어만 및 켄달은 상관 관계에 의한 값, 혹은 적어도 순서 관계에 있다는 가정을 갖는다.

참고:
https://bskyvision.com/entry/%EB%91%90-%EB%B3%80%EC%88%98-%EA%B0%84%EC%9D%98-%EC%83%81%EA%B4%80%EC%84%B1%EC%9D%84-%ED%8C%90%EB%8B%A8%ED%95%98%EA%B8%B0-%EC%9C%84%ED%95%B4-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%90%98%EB%8A%94-Pearson-%EC%83%81%EA%B4%80%EA%B3%84%EC%88%98-Spearman-%EC%83%81%EA%B4%80%EA%B3%84%EC%88%98-Kendall-%EC%83%81%EA%B4%80%EA%B3%84%EC%88%98