斯皮尔曼（spearman）相关系数
时间: 2023-09-29 12:02:41 浏览: 244
斯皮尔曼相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）是一种非参数的秩相关度量，用来衡量两个变量之间的相关性。它得名于英国统计学家Charles Spearman。斯皮尔曼相关系数通常用希腊字母ρ（rho）表示，也被称为席尔曼相关系数（Spearman's rho）。 斯皮尔曼相关系数适用于度量两个变量之间的单调关系，而不受变量的分布形式和异常值的影响。它基于每个变量的秩次值（即排序后的位置）进行计算，而不是变量的实际值。
为了计算斯皮尔曼相关系数，首先需要将两个变量的观测值按照大小进行排序，然后用排序后的位置（秩次）代替实际值，最后计算两个变量秩次之间的皮尔逊相关系数来衡量它们的相关性。
斯皮尔曼相关系数的取值范围是-1到1，其中-1表示完全的负相关，1表示完全的正相关，0表示没有相关性。当斯皮尔曼相关系数接近于-1或1时，表示变量之间的关系越强；当斯皮尔曼相关系数接近于0时，表示变量之间的关系越弱或没有关系。
总结起来，斯皮尔曼相关系数是一种用来衡量两个变量之间秩次关系的非参数相关性指标。它能够忽略变量的分布形式和异常值，并提供一个介于-1到1之间的数值来表示两个变量之间的相关程度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数学建模——相关系数（4）——斯皮尔曼相关系数（spearman）](https://blog.csdn.net/NoBuggie/article/details/102783973)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [斯皮尔曼相关(Spearman correlation)系数概述及其计算例](https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/121427036)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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1. Ruby编程语言知识点：
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2. 算法设计知识点：
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