matlab求解斯皮尔曼相关系数

在Matlab中，可以使用corr函数来计算斯皮尔曼相关系数。corr函数可以计算两个变量之间的相关性，并且可以选择使用斯皮尔曼相关系数。具体的语法为：

r = corr(x, y, 'type', 'Spearman')

其中，x和y是两个需要计算相关性的变量，'type'参数设置为'Spearman'表示使用斯皮尔曼相关系数。函数将返回一个标量r，表示两个变量之间的斯皮尔曼相关系数。

需要注意的是，输入的变量x和y必须是向量或矩阵，且维度要相同。如果x和y维度不同，函数将会报错。

例如，如果有两个向量x和y，我们可以使用以下代码计算它们之间的斯皮尔曼相关系数：

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
r = corr(x, y, 'type', 'Spearman');

在这个例子中，r的值将会是1，表示x和y之间存在完全的正相关关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数学建模——相关系数（4）——斯皮尔曼相关系数（spearman）](https://blog.csdn.net/weixin_42196750/article/details/115885820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [利用matlab计算Pearson和Spearman相关系数](https://blog.csdn.net/nonmarking/article/details/43854803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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