得到对象spearman为变量survived和fare的斯皮尔曼相关性系数

斯皮尔曼相关性系数是用于衡量两个变量之间的非线性关系的统计指标。变量"spearman"是用来表示变量"survived"和"fare"之间的关系。

斯皮尔曼相关性系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。

如果得到的斯皮尔曼相关性系数为0，说明"survived"和"fare"变量之间没有明显的线性或非线性关系。

如果得到的斯皮尔曼相关性系数接近1，表示"survived"和"fare"之间存在强正相关，即随着"fare"的增加，"survived"的值也会增加。

如果得到的斯皮尔曼相关性系数接近-1，表示"survived"和"fare"之间存在强负相关，即随着"fare"的增加，"survived"的值会减少。

需要注意的是，斯皮尔曼相关性系数只能衡量两个变量之间的单调关系，无法判断其具体的函数形式。

总而言之，得到变量"spearman"为变量"survived"和"fare"的斯皮尔曼相关性系数后，可以判断两个变量之间的相关性强度和方向。

相关问题

斯皮尔曼相关性系数matlab

在Matlab中，可以使用corr函数来计算斯皮尔曼相关系数。具体的函数形式如下所示：corr(x, y, 'type', 'Spearman')。其中，x和y是要计算相关性的两个变量，'type'参数用于指定计算的相关系数类型，使用'Spearman'表示计算斯皮尔曼相关系数。这样就可以得到这两个变量之间的斯皮尔曼相关系数了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

斯皮尔曼相关性系数python代码

以下是计算斯皮尔曼相关性系数的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats

def calculate_spearman_correlation(X, Y):
    return stats.spearmanr(X, Y)[0]

def calculate_spearman_correlation_p(X, Y):
    return stats.spearmanr(X, Y)[1]

if __name__=='__main__':
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    y = [2, 1, 2, 4.5, 7, 6.5, 6, 9, 9.5]
    print(calculate_spearman_correlation_p(x, y))
    print(calculate_spearman_correlation(x, y))

以上代码利用`scipy.stats`模块中的`spearmanr`函数来计算斯皮尔曼相关系数。`calculate_spearman_correlation`函数返回斯皮尔曼相关系数的值，`calculate_spearman_correlation_p`函数返回斯皮尔曼相关系数的p值。以上给出的示例代码可以计算两个示例数据列表`x`和`y`的斯皮尔曼相关系数和p值。