spearman秩相关系数
时间: 2024-06-12 09:08:41 浏览: 12
Spearman秩相关系数是一种非参数度量变量之间关联程度的统计方法。它是通过将原始数据转换为秩次数据,然后计算秩次数据之间的Pearson相关系数得到的。与Pearson相关系数不同,Spearman秩相关系数不要求变量之间呈线性关系,而只要存在单调关系就能得到相关性。
Spearman秩相关系数具有两层含义。首先,当变量之间存在单调函数关系时,它们就是完全Spearman相关的,而Pearson相关性只有在变量之间存在线性关系时才是完全相关的。其次,Spearman秩相关系数的非参数性意味着在不知道变量的联合概率密度函数的情况下,我们可以获得样本之间精确的分布。
Spearman秩相关系数是一个用来度量变量之间联系强弱的非参数统计参数。它可以用于R检验,以及在数据的分布使得Pearson线性相关系数不能描述或导致错误结论时,作为衡量变量之间单调联系强弱的度量。
相关问题
Spearman秩相关系数
Spearman秩相关系数是一种非参数度量方法,用于衡量两个变量之间的单调联系强弱。它使用秩次而不是原始数据的值进行计算,因此不受数据分布的影响,适用于各种类型的数据。Spearman秩相关系数通常用希腊字母"ρ"或"Spearman's rho"来表示。该系数的取值范围为-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。Spearman秩相关系数可以通过计算秩次的差值的平方和来计算。使用Matlab的corr函数可以方便地计算Spearman秩相关系数。
Spearman 秩相关系数
Spearman秩相关系数是一个非参数性质的秩统计参数,用来度量两个变量之间联系的强弱。它可以用于R检验,特别适用于数据的分布使得Pearson线性相关系数不能用来描述或导致错误的结论时。Spearman秩相关系数是一个非参数的度量两个变量之间的统计相关性的指标,用来评估当用单调函数来描述两个变量之间的关系有多好。在没有重复的数据的情况下,如果一个变量是另一个变量的严格单调函数,则二者之间的Spearman秩相关系数就是+1或-1,称为变量完全Spearman相关。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ML之Spearman:Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的简介、案例应用之详细攻略](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/125349544)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [SPSS——相关分析——Spearman秩相关系数](https://blog.csdn.net/liuyuan_jq/article/details/52542211)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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