在得到向量元素的秩后,将秩视作普通数值,然后套用皮尔逊相关系数的公式就可以得到斯皮尔曼相关系数了: m = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 4) n = c(1, 3, 4, 2, 1, 3, 3) mr = rank(m) nr = rank(n) ## 使用秩计算皮尔逊系数就是斯皮尔曼系数 cor(mr, nr) ## [1] 0.5577955 ## 使用...
在统计分析中，相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。最常见的相关系数是皮尔逊相关系数，它适用于连续变量，衡量变量之间的线性关联程度。斯皮尔曼相关系数则适用于有序变量，无论数值大小，主要关注变量的顺序关系。肯德尔相关系数也用于度量有序变量之间的相关性，但侧重于不同变量间的秩...
①对数据正态性的要求不同：Pearson相关系数计算时，假设变量呈正态分布。这意味着数据应该具有对称性，...
对于斯皮尔曼系数的假设性检验，在大样本情况下，统计量服从正态分布，直接使用Matlab进行检验即可。在选择皮尔逊或斯皮尔曼相关系数时，应考虑数据属性。若数据连续、正态分布且存在线性关系，则使用皮尔逊系数；若条件不满足，则选用斯皮尔曼系数。当两个定序数据之间需要进行相关性分析时，斯皮尔曼系数...
二、皮尔逊相关系数 原理如下: 三、肯德尔等级相关系数 原理如下: 四、斯皮尔曼相关系数 原理如下: 五、matlab源码 5.1 Pearson clcclearalldata=xlsread('xiu.xlsx',1,'B2:H26');figure%求维度之间的相关系数rho=corr(data,'type','pearson');%绘制热图string_name={'厚度','孔隙率','压缩回弹性率','...
首先，看XY之间是否具有显著相关关系，即p值大小。其次，分析相关关系为正向还是负向，同时也可以根据相关...
二、皮尔逊相关系数 原理如下：三、肯德尔等级相关系数 原理如下：四、斯皮尔曼相关系数 原理如下：五、matlab源码 5.1 Pearson 效果：5.2 Pearson 换个颜色 在后面继续追加一部分代码：效果如下：5.3 Kendalltau相关系数矩阵 我们直接在后面继续追加一部分代码即可：效果如下：5.4 Spearman系数 底部添加...
斯皮尔曼相关系数是一个衡量两个变量的依赖性的非参数指标,它并不假设两个数据集是相同分布的,像其他的相关系数一样,这个变量的范围从-1到+1,0暗示着两个参数之间没有相关性。如果数据中没有重复值,并且两个变量完全单调相关时... 皮尔逊相关系数的理解 ...
相关性分析是一种统计方法,用于评估两个或更多变量之间的关系强度及方向。只有在这些变量的取值之间存在某种关联性的情况下,才能进行相关性分析。这些变量可以是数值型或分类型。本节将重点关注两种常见的相关性分析方法:皮尔逊相关性和斯皮尔曼相关性分析。
这些点呈现一个明显的单调正相关关系，但皮尔逊相关系数却为0.993，显然高估了它们之间的线性相关度。使用斯皮尔曼相关系数，可以得到一个更实际的相关系数0.995。3.2 有序数据的分析 当变量具有有序性时，斯皮尔曼相关系数能够更好地反映它们之间的关系。例如，在医学研究中，通常需要比较不同治疗方法对疾病治愈...