MySQL 쿼리에서 상관 관계를 계산할 수 있습니까?

예, 쿼리에서 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 쿼리의 상관 관계를 이해하려면 먼저 테이블을 만들어야 합니다. 테이블 생성 쿼리는 다음과 같습니다.

mysql> create table correlationDemo
   - > (
   - > value float not null,
   - > value2 float not null
   - > );
Query OK, 0 rows affected (0.62 sec)

insert 명령을 사용하여 테이블에 일부 레코드를 삽입하십시오. 테이블에 레코드를 삽입하는 쿼리는 다음과 같습니다.

mysql> insert into correlationDemo values(1,10);
Query OK, 1 row affected (0.19 sec)
mysql> insert into correlationDemo values(2,4);
Query OK, 1 row affected (0.16 sec)
mysql> insert into correlationDemo values(3,5);
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
mysql> insert into correlationDemo values(6,17);
Query OK, 1 row affected (0.16 sec)

select 문을 사용하여 테이블의 모든 레코드를 표시합니다.

쿼리는 다음과 같습니다

mysql> select *from correlationDemo;

다음은 출력입니다.

+-------+--------+
| value | value2 |
+-------+--------+
|     1 | 10     |
|     2 | 4      |
|     3 | 5      |
|     6 | 17     |
+-------+--------+
4 rows in set (0.03 sec)

이제 쿼리의 간단한 상관 관계가 있습니다.

mysql> select @firstValue:=avg(value),
   - > @secondValue:=avg(value2),
   - > @division:=(stddev_samp(value) * stddev_samp(value2)) from correlationDemo;

다음은 출력입니다.

+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| @firstValue:=avg(value) | @secondValue:=avg(value2) | @division:=(stddev_samp(value) *stddev_samp(value2))  |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| 3                       | 9                         | 12.84090685617215                                     |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

위의 상관 쿼리의 계산은 다음과 같습니다.

mysql> select sum( ( value - @firstValue ) * (value2 - @secondValue) ) / ((count(value) -1) *
@division) from
   - > correlationDemo;

다음은 출력입니다.

+--------------------------------------------------------------------------------------------+
| sum( ( value - @firstValue ) * (value2 - @secondValue) ) / ((count(value) -1) * @division) |
+--------------------------------------------------------------------------------------------+
| 0.7008850777290727                                                                         |
+--------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)