斯皮尔曼相关系数计算的python代码

原创 已于 2022-05-01 21:43:06 修改 · 8.9k 阅读 · 40 ·
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#python #经验分享 #学习

于 2022-03-28 16:13:51 首次发布
本文介绍了一种使用Python进行斯皮尔曼相关性系数计算的方法，通过将Excel文件中的数据转换为列表并利用pandas和scipy库进行计算。文章展示了完整的代码示例，并给出了计算结果。 
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy

def excel_one_line_to_list():
    X1 = pd.read_excel("G:\文件夹1\文件夹2\文件夹3\data.xls", usecols=[0],
                       names=None)  # 读取项目名称列,不要列名
    X1 = np.array(X1)
    X1 = X1.tolist()
    X1 = pd.Series
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pytorch实现 求协方差、皮尔森相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient）
weixin_39417324的博客
12-24 7855
先看下面的皮尔森相关系数计算公式，我也不知道念逊还是念森，反正吧，先看公式，其实就是上边分子求了个协方差，下边是对分母分别求类似标准差的东西(当然，不是标准差，因为标准差还需要除以n的算术平方根)。 当然，上边的介绍和公式并不重要哈，最重要的是怎么用代码直接实现。 协方差： 皮尔森系数 协方差实现： import torch x=torch.randn([2,10]) #这是2*10的矩阵，x[0]就是公式中的x，x[1]就是公式中的y print(torch.cov(x)) #最后打印出的是2*2的矩
用Python实现斯皮尔曼等级相关性检验
qq_37934722的博客
05-05 1680
与皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）不同，斯皮尔曼等级相关性检验并不要求数据点满足正态分布假设，而是将每个数据点的原始值替换为其在数据集中的排序位置。这表明x和y之间的斯皮尔曼等级相关系数接近于零，并且p值高于显著性水平0.05，因此我们无法拒绝零假设（即x和y之间不存在斯皮尔曼等级相关性）。函数，我们可以快速、方便地进行斯皮尔曼等级相关性检验，并获得有关两个连续变量之间关系的宝贵信息。函数计算它们之间的斯皮尔曼等级相关系数和p值。通过使用Python中的。
皮尔森相关性系数的计算python代码（一）
记录和分享属于我的“IT”时光。
03-28 3230
皮尔森相关性系数的计算python代码（一）
spearman-rank:斯皮尔曼等级相关系数在python中的实现
05-30
spearman-rank.py 在 python 中快速而肮脏地实现 spearman 的等级。
斯皮尔曼（spearman）相关系数python代码实现
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spearman系数的计算和检验，主要用python代码实现
皮尔森、斯皮尔曼，肯德尔相关系数及其python实现
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04-23 4914
协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)系数的取值总是在-1.0到1.0之间，接近0的变量被成为无相关性，接近1或者-1被称为具有强相关性。特别注意：线性无关，但有可能非线性相关对于小样本，我们直接查表，比较r，大样本我们需要构建统计量进行检验。
精选资源
斯皮尔曼相关系数的python代码
05-01
在Python中，我们可以利用`scipy`库中的`spearmanr`函数来计算斯皮尔曼相关系数。 首先，我们需要了解斯皮尔曼相关系数的基本概念。假设我们有两个变量X和Y，它们的观测值分别被排序为秩R_X和R_Y。斯皮尔曼相关系数...
【时间序列分析】斯皮尔曼（Spearman）相关系数理论基础及python代码实现
最新发布
码农努力学习
12-16 3568
什么是秩相关系数？秩相关系数（Coefficient of Rank Correlation），又称等级相关系数，反映两个随机变量变化趋势的方向和强度之间的关系。它通过将两个随机变量的样本值按大小顺序排列位次，使用这些位次代替实际数据来计算得出。秩相关系数用于衡量变量间的等级相关程度，常用的等级相关分析方法包括Spearman相关系数和Kendall秩相关系数等。
斯皮尔曼相关系（Spearman‘s rank correlation coefficient）数理论及python代码
weixin_46713695的博客
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斯皮尔曼相关系（Spearman's rank correlation coefficient）数理论及python代码
相关分析——斯皮尔曼等级相关Python实现
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
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当测量得到的数据不是等距或等比数据，而是具有等级顺序的数据；或者得到的数据是等距或等比数据，但其所来自的总体分布不是正态分布，不满足皮尔森相关系数（积差相关）的要求。这时就要运用等级相关系数。
【Python・统计学】斯皮尔曼相关分析（原理及代码）
TUTO_TUTO的博客
04-14 4412
自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎） 本文重点：斯皮尔曼相关分析 【1.斯皮尔曼相关分析的简单原理】 【2.斯皮尔曼相关分析和皮尔曼相关分析的区别】 【3.斯皮尔曼相关分析代码】 ▷重要：相关关系不等于因果关系
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02-04 5742
皮尔逊系数的介绍，检验，python代码的实现和讲解。
python spearman相关系数_常用的特征选择方法之 Spearman 秩相关系数
weixin_39777543的博客
12-17 1万+
上一篇里，我们简单的介绍了基于 Pearson 相关系数的特征选择方法，本篇介绍另一种使用更加广泛的相关系数：Spearman 秩相关系数，简称 Spearman 相关系数。Spearman 相关系数与 Pearson 相关系数、Kendall 相关系数并称统计学三大相关系数，足见其重要性。有了 Pearson 相关系数，为什么还要用 Spearman 相关系数呢，主要是 Pearson 系数只能...
Python 数学建模——Pearson/Spearman 相关系数
wr114514的博客
09-11 1951
介绍了两种相关系数——Peason 相关系数和 Spearman 相关系数，并使用 Python 库求取它们。
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10-06 2345
df.corr()方法： df_1.corr(df_2, method='pearson')) 其中，默认method='pearson', 皮尔逊相关系数； 斯皮尔曼相关系数 method='spearman' Kendall Tau相关系数 method='kendall' 对矩阵使用.corr()方法会得到一个相关系数矩阵。 ...
python 斯皮尔曼相关系数_「600042」Pandas.DataFrame相关系数分析（以波士顿房价数据集为例） - seo实验室...
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600042一、代码"""CRIM 城镇人均犯罪率ZN 占地面积超过2.5万平方英尺的住宅用地比例INDUS 城镇非零售业务地区的比例CHAS 查尔斯河虚拟变量 (= 1 如果土地在河边；否则是0)NOX 一氧化氮浓度(每千万)RM 平均每居民房数AGE 在1940年之前建成的所有者占用单位的比例DIS 与五个波士顿就业中...
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python 利用Scipy计算person 和spearman相关系数
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
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python 利用Scipy计算person 和spearman相关系数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 学习以下两位大佬的讲解 (Pearson)皮尔逊相关系数和spearman相关系数（附python实现） 相关性系数及其python实现 皮尔逊相关系数 下面是皮尔逊相关系数的计算公式，只需要将（X和Y的协方差）/（X的标准差*Y的标准差） spearman相关系数 简单的相关系数的分类 那么对于这两个系数，怎样的值才是好的呢，遵循下面的关系 0.8-1.0：极强相关 0.6-0.8
计算斯皮尔曼相关系数python代码
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可以使用SciPy库中的`spearmanr`函数来计算斯皮尔曼相关系数。下面是一个示例代码： ```python from scipy.stats import spearmanr # 两个样本数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 4, 3, 2, 1] # 计算斯皮尔曼相关...
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