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介绍
相关性分析是通过计算两个变量之间的相关系数来评估它们之间线性关系的强度和方向。最常用的是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），其值范围在-1到1之间。
线性回归是一种预测分析方法，用于评估一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。线性回归通过计算R2（决定系数）来评估模型解释的变异性。R2的值表示因变量的变异性中有多少百分比可以由自变量解释。R^2值越高，模型的解释能力越强。
方差分解（Variance Decomposition）是一种用于评估多个变量对某个变量总方差贡献度的方法。在多元回归分析中，方差分解可以用来量化每个自变量对因变量方差的贡献。方差分解通过计算每个自变量对因变量方差的部分方差来评估其解释的变异性。这可以通过计算每个自变量的半偏相关系数（semi-partial correlation）来实现，它表示在控制其他自变量的情况下，该自变量对因变量方差的贡献。
综合上述三种方法评估影响代谢物水平的重要临床指标
标签：数据分析,因变量,方差,代谢,代谢物,学习者,自变量,评估,生信 From： https://blog.csdn.net/H20230717/article/details/140185435