spearman相关系数适用条件,spearman相关系数大小分析
Python用于计算Spearman相关系数，无需调用函数，针对数组和列表的实现。拆卸任务排序。秩统计量的首次计算。订单统计的修正。斯皮尔曼相关系数的计算。
编程实现Spearman相关系数的计算。
斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是等级相关系数。数据的秩就是样本数据的顺序统计量。秩统计是基于样本值在所有样本中的位置(秩)的统计。
例如：如果有样本数据-0.8，-3.1，1.1，-5.2，4.2，顺序统计量的值为-5.2，-3.1，-0.8，1.1，4.2，那么秩统计量的值为3，2，4，1，5。
如果观察数据中的两个值相等，则秩取它们应该排序的位置的平均值。
举例：有样本数据-0.8，-3.1，-0.8，秩为2.5，1，2.5。
斯皮尔曼相关系数计算公式：
其中Ri为x的秩统计量，Si为y的秩统计量，Spearman相关系数定义为这两组秩统计量的相关系数。
反汇编，读入数据排序，第一次计算秩统计量找出是否有相等数据，修正次序统计量计算Spearman相关系数排序数组形式。
2=pd.read _ excel (fb，header=none) da3=da2.values #将pd格式转换为数组row=da2 . shape[0]col=da2 . shape[1]sa1=NP . sort(da3[:0]) #数据排序sa2=np。1]) sb1=da3 [:0] sb2=da3 [:1] pr=np.ones ((1，row)) ps=np.ones ((1，row))列表形式
WB=xlrd . Open _ workbook(r c:\ Users \ LENOVO \ Documents \ Tencent Files \ 973391860 \ FileRecv \ eg1d 9 data . xls )#打开文件sheet1=wb.sheet_by_index(0)#获取表格x1=sheet 1 . col _ values(0)x2=sheet 1 . col _ values(0)#不直接x2=x1，这将成为副本创建，从x2改为y1=sheet 1 . col _ values(1)y2=sheet 1 . col
首次计算了秩统计量的数组形式。
for in range(row):[c]=NP . where(sa1==sb1[I])[d]=NP . where(sa2==sb2[I])#确定元素位置pr [0] [i]=c [0] ps [0] [i]=
列表形式
对于范围(n)中的I:sx=sxnp . square(x2[I]-MX)sy=synp . square(y2[I]-my)SZ=SZ(x2[I]-MX)*(y2[I]-my)pr[0][I]=x1.这里因为数据是列表的形式，所以使用这个方法，数组还有另外一个方法ps[0][i]=y1.index(y2[i]) # List。对于重复元素，只能获取第一个出现的元素的索引，而数组可以一次获取，但数组获取返回元组修正顺序统计量数组的形式。
DEF FINDRANK (x1，z): repeat=[item for item，count in counter (x1)。items () if count 1] #查找重复元素rcount=[item的计数，Countcounter (x1)。Items () if count1] #求range (NR)中j的重复次数NR=len(repeat):#处理重复元素的秩统计量[a]=NP . where(x1==repeat[j])m=rcount[j]B=sum(a)/m for range(m):[d，c]=np.where (z==a [k]) z [0] [c]=b列表形式
DEF FINDRANK (x1，z): repeat=[item for item，count in counter (x1)。items () if count 1] #查找重复元素rcount=[item的计数，Countcounter (x1)。Items () if count1] #求j在range (NR)中的重复次数NR=len(repeat):#处理重复元素的秩统计量A=x1 . index(repeat[j])m=r count[j]b=(m * A(m-1)* m/2)/m[d，c]=NP。其中(z==a) z [0] [c]=b计算Spearman相关系数这里数组和列表的代码没有区别。
数组形式
FINDRANK (SA1，PR) FINDRANK (SA2，PS) QXY=0F或I in Range(row):QXY=qxynp . square(PR[0][I]-PS[0][I])# Compute spearman QXY=1-6/row/(NP . square)
对于范围(n)中的I，findrank(x1，pr) findrank(y1，PS)qxy=0:qxy=qxy NP。square(pr[0][I]-PS[0][I])#计算斯皮尔曼qxy=1-6/n/(NP。平方(n)-1)* qxy完整代码在利用Python计算Spearman相关系数* *
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