Spearman秩相关系数

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#相关系数 #Spearman #Pearson

Spearman秩相关系数是衡量两个变量单调关系的非参数统计量，表示为ρ。它等于两个变量秩统计量的Pearson相关系数。适用离散、连续及次序变量。当关系严格单调时，ρ为+1或-1。与Pearson相关系数相比，Spearman不依赖于线性关系和数据分布，更适用于非正态分布和次序数据，但对尾部异常值较敏感。

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Spearman秩相关系数是一种非参数的统计相关性测度，一般用ρ表示，它所衡量的是两个变量有多大程度可以用单调函数描绘。如果没有重复点，且两个变量单调相关时，Spearman相关系数为+1或者−1。

Spearman相关系数适用于离散、连续以及次序变量。

定义和计算

Spearman相关系数定义为两个变量的秩统计量间的Pearson相关系数。比如有n组观测样本 Xi,Yi ，i=1,2,...,n

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MATLAB实现相关性度量：Pearson、Kendall、Spearman秩相关系数
WW、forever的博客
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简介Pearson、Kendall、Spearman三类秩相关系数，并介绍MATLAB相关函数
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定义 X和Y为两组数据，其斯皮尔曼相关系数： 一个数的等级，就是将它所在的一列数按照从小到大排序后，这个数所在的位置。 可以得到如下图： 注：如果有的数值相同，则将它们所在的位置取算术平均。 另一种斯皮尔曼spearman相关系数 斯皮尔曼相关系数被定义成等级之间的皮尔逊相关系数。 代码： RX = [2 5 3 4 1] RY = [1 4.5 3 4.5 2] R = corrcoef(RX,RY) 和之前的结果有微小差别。 MATLAB中计算斯皮尔曼相关系数 第一种计算方法： X = [3 8
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weixin_71158509的博客
04-01 1461
在这个示例中，我们创建了一个包含数学和语文成绩的数据集，然后使用`scipy.stats.spearmanr()`函数计算了数学成绩和语文成绩之间的Spearman秩相关系数。Spearman秩相关系数是一种非参数的相关性系数，用于衡量两个变量之间的单调关系（即如果一个变量增加，另一个变量是增加或减少的关系）。2. 衡量单调关系：Spearman秩相关系数衡量的是变量之间的单调关系，即如果一个变量的值增加，另一个变量的值是增加或减少的关系，而不是具体的线性关系。print("不显著相关")
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