肯德尔相关系数的代码

肯德尔相关系数的代码可以使用Python中的scipy库中的kendalltau()函数来计算。该函数接受两个数组作为输入，分别表示两个相关变量的观测值。以下是一个示例代码：

from scipy.stats import kendalltau

# 定义两个相关变量的观测值
x = \[1, 2, 3, 4, 5\]
y = \[5, 4, 3, 2, 1\]

# 使用kendalltau()函数计算肯德尔相关系数和p值
corr, p_value = kendalltau(x, y)

# 打印结果
print("肯德尔相关系数:", corr)
print("p值:", p_value)

在这个例子中，我们定义了两个相关变量x和y的观测值，然后使用kendalltau()函数计算它们的肯德尔相关系数和p值。最后，我们打印出计算结果。请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的数据进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [肯德尔（Kendall）相关系数概述及Python计算例](https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/126919019)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔相关系数python实现](https://blog.csdn.net/qq_37955704/article/details/124551374)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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