计算斯皮尔曼的等级相关系数(Spearman’s rank correlation coefficient)步骤

本文介绍了如何用Matlab计算Spearman's rank correlation coefficient,这是一种基于数据排名的关联性分析方法。通过将数据转换为排名,然后计算排名差异并应用特定公式,可以评估两个向量之间的相关性。文中提供了一个通过随机点计算单目标优化问题相关性的实例。

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代码连接:code ( Matlab )

Spearman相关系数是在Pearson相关系数的基础上,利用两个集合中元素在各自集合的等级(排名)来计算他们之间的相关性,可以用于对数据进行分析。

假设两个长度为N的向量X和Y,即X和Y中包含N个元素,计算两个向量X和Y的相关性,可以根据以下步骤计算:

step1:将两个列向量X和Y对应的元素  X_i  和  Y_i  转换为在各自列向量中的排名,记为 R\left ( X_i \right ) 和 R\left ( Y_i \right )

step2:   根据下面公式,计算两个列向量X和Y中对应元素的

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