统计学三大相关系数之斯皮尔曼(spearman)相关系数

计算过程就是:首先对两个变量(X, Y)的数据进行排序,然后记下排序以后的位置(X’, Y’),(X’, Y’)的值就称为秩次,秩次的差值就是上面公式中的di,n就是变量中数据的个数,最后带入公式就可求解结果。举个例子吧,假设我们实验的数据如下:

而且,即便在变量值没有变化的情况下,也不会出现像皮尔森系数那样分母为0而无法计算的情况。另外,即使出现异常值,由于异常值的秩次通常不会有明显的变化(比如过大或者过小,那要么排第一,要么排最后),所以对斯皮尔曼相关性系数的影响也非常小!

1.连续数据,正态分布,线性关系,用pearson相关系数是最恰当,当然用spearman相关系数也可以,

2.上述任一条件不满足,就用spearman相关系数,不能用pearson相关系数。

3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数,不能用pearson相关系数。

给定两个连续变量x和y,皮尔森相关系数被定义为:————————————————————————————————————————————————由于原则上无法准确定义顺序变量各类别之间的距离,导致计算…博文来自:lambsnow的博客

(转自微信公众号克里克学苑)三个相关性系数(pearson,spearman,kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,…博文来自:t的博客

前言相关系数是用以反映变量之间的相关关系程度的统计指标。其取值范围是[-1,1],当取值为0时表示不相关,取值为[-1,0)表示负相关,取值为(0,-1],表示负相关。目前常用的两种相关性系数为皮尔森…博文来自:SunnyRivers

Spearman相关系数用来描述数据间的相关性。数据的相关性:变量x和y,如果x变大时,y也随之变大或者变小,就说明x和y间存在相关性关系。Spearman相关系数反映两个变量之间变化趋势的方向以及程…博文来自:u011208984的博客

简介斯皮尔曼等级相关(Spearman’scorrelationcoefficientforrankeddata)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具有等级变量性质具有线性…博文来自:会编程的大白熊

斯皮尔曼等级相关斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具…博文来自:刘一哥GIS

皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数,它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小,根据数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模论文中最容易用错的方法)…博文来自:三月和九月的博客

斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后(Rank)用户喜好值之间的Pearson相关度。《Mahout in Action》中有这样的解释:假设对于每个用户,我们找到他最不喜欢的物品,重写他的评分值为“1”…博文来自:ifnoelse的专栏

代码连接:code(Matlab)Spearman相关系数是在Pearson相关系数的基础上,利用两个集合中元素在各自集合的等级(排名)来计算他们之间的相关性,可以用于对数据进行分析。假设两个长度为N…博文来自:ZJZJ0320的博客

文章目录引述斯皮尔曼相关系数(spearman)定义引述经过之前几节的学习,我们了解并掌握了皮尔逊相关系数。在学习中我们发现,皮尔逊相关系数的使用条件相当苛刻:两组变量必须是连续数据、呈现正态分布,且…博文来自:NoBuggie的博客

Spearman相关分析(菜鸟版)和Pearson的区别皮尔逊积差相关系数要求两个变量均服从正态分布(正确地说是二维正态分布)。斯皮尔曼等级相关系数对变量的分布无要求,主要用在偏态资料或等级资料上,利…博文来自:weixin_43305298的博客

本文对SpearmanRank(斯皮尔曼等级)相关系数进行了简单的介绍,并通过MATLAB将其实现。…博文来自:小半杯的专栏

在统计数据中,斯皮尔曼的等级相关系数或斯皮尔曼的rho,以查尔斯斯皮尔曼命名并经常用希腊字母表示或,是秩相关的非参数度量(两个变量的排名之间的统计依赖性)。它评估了使用单调函数描述两个变量之间关系的程…博文来自:探索世界,改变世界

什么是斯皮尔曼等级相关斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”。斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没…博文来自:贾慧玉的博客

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊),kendall(肯德尔)和spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同    两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相…博文来自:qrdsy_lrf的博客

计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的…博文来自:wqhlmark64的博客

统计相关系数简介统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森(pearson)相关系数和斯皮尔曼(spearman)相关系数和肯德尔(kendall)相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度,p的一…博文来自:ruthy的博客

统计相关系数简介  由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度。 如果有两个变量:X、Y,最终计算出的…博文来自:女王的code

在机器学习中,当要比较不同的机器学习算法在同一个学习任务上d博文来自:Turingkk的专栏

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三个相关性系数(Pearson、Spearman和Kendall)反映的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相…博文来自:zmqsdu9001的博客

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大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频…博文来自:帅地

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weixin_43146101:请问大神怎么样能使表格与页面同宽啊?谢谢

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