https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient
主要是用于处理等级数据的， 先把数据按照从小到大的划分为不同的等级，如果有相同的数据，上面的wiki有给详细的处理方法。
剩下的就是计算相关性系数了
r = cov(x, y) / root(var(x) * var(y))
上面那个公式应该很熟悉吧～
https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient
主要是用于处理等级数据的， 先把数据按照从小到大的划分为不同的等级，如果有相同的数据，上面的wiki有给详细的处理方法。
剩下的就是计算相关性系数了
r = cov(x, y) / root(var(x) * var(y))
上面那个公式应该很熟悉吧～
https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlati...
Chapter one: Correlation and Causation How do we “know” s...
1.For, though elated by his rank, it did not render him s...
Correlation Calculating the correlation between two serie...
Correlation in Python Correlation values range between -1...
Causality & Correlation "相关性（Correlation/Prediction/Assoc...
相关分析是用相关系数（r）来表示两个变量间相互的直线关系，并判断其密切程度的统计方法。相关系数r没有单位。在-1～...
correlation 相关，关联，相互关系 correlation analysis 相关分析 submit 提...
rank.rb Usage:ruby rank.rb or ruby rank.rb -d
1. correlation：有线性的皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficien...
本文标题：Spearman's rank correlation
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iqmsnxtx.html
网友评论