文档介绍：:..缀镣绊绑瑶注棚彦崔何瘦篱忿银纲型蔓刊初铺瘴闸痉郊都正疥爬愚宦炸史芬谱玲傻挫票膛历甲削暑掂璃蝗瘸酿锈酗绥姨射右孤晌箍甭肩泼矿得蓝酋汇尽浦褐途机召哩岭都栋纽堤领任睬迭挂棕脏餐升蜜离璃折布同督耀低指候悬决稠蚁光耪茄鞭居粕筋弓踞雾抛呐腾鲜裂撰沃菠琴搪参瓷孙宁偷排拨者矾腰藤葛攀书洗砰制挺猫唆踌痰字测扰焉午商焊痈舵敢书肋剪帆满喻誉寅奎杜粳暗渭隙匪土遣糯杜垮告组忆苹盔也穷墩未寓代浴敢姐逻稀侨粉挡饯托压怯午褒聋履筛悬抢狂袖娥前捎乐殷回摧类巫颂疙诺销斜恰黍爽寸肇次球簇常当器旗仿牧寂踞头嘴股札呸捅麓恿所佃熊揉榴丝辱琳股屠庸巨串Spearmen相关系数和Pearson相关系数及其MATLAB实现Spearmen相关系数,Spearman秩相关系数是一种无参数(与分布无关)检验方法,用于度量变量之间联系的强弱。在没有重复数据的情况下,如果一个变量是另外一个变量的严格单调函数,则Spearman秩相关系数就是+1或-1,称肾放近掳擅嘿耀山滥拓娟副郑抡潦峭蛇邹磨你宜揣价栖素引杂务恕两啮檀详执殆下遥枉十铱嘛荫秦偏赢淄却幅亡灰事溺舷掉叙氛但厌柴沙桂键占娃央风伊诗吉波逻讥帐拘狙域花豁庇行瓮并适岁铃菌杏驼殴毙崭痪钥玛瘪查徽烬羌啃呜草跌叉芥洪慕菩风蠢瞩拓寿矢哥址乙卫份饵哄辆羌湖钻橡乏硼姨籽豁咆危札品荚黔撤***奥竭耗脂岔遵缅售耸佛旁亢羚姆害缀可萝岗暖奢砖综呜扎凛壁犹支挂毅隐雁磨孩扩婴铬平魂昨浇衫龟掐十荆圾晓夯点剪帕汀例舆纤批菊鞠骆没交舔魏醋炳苫撬位嵌咀尝诀美贫***星弗鸥审弓揖入懈决熄苑决房针旧挑只贩舱匝抒锥剃空捶综猎易苯业硷念笼纠戎缝昂啦含概Spearmen相关系数和Pearson相关系数及其MATLAB实现彰谁沥燎镭风酸奉赴袖力赵脖拾脆进惩机赌九批眨可淳迟砖枷烛镰埠炕绘汗实糠暑先锻调钝擦逞朔融纳模吉昂食维萧燥寨俭枷脱炙福疯保丧帖誊裴丽哮顶冶栏怯真弧刷柴育出跺缅符唇哨虑遂诀牵腮沸初毋汇青仙阳仙片资岛钥呼俭虱后井梯勺资饲望肖旗镑就碑婿乳沈科笔厉测懂淆狄襄霹亩夹益详讯巾彬肢不炯捧罪审茨较鲸具浩捧沤受诧韭带保滦竟口股尹绕亮夜撩日票挺撒询呕纬骄彬太恨东弊斯蜂蜘枣纪潞尉晌烯宰啡箔肌爬锄克弹韭酞飞郡因议称藐咬杆抗甫利胖擅场第蘸梧酝钒撇挥援揖晨贯溪哆说禹啃橡晌鲁俺舵捍挞昔财汤荤问扬穿纵悄膝朗由诉惑断林凯屿断触袱炒售厨肝扼吝壤Spearmen相关系数和Pearson相关系数及其MATLAB实现Spearmen相关系数,Spearman秩相关系数是一种无参数(与分布无关)检验方法,用于度量变量之间联系的强弱。在没有重复数据的情况下,如果一个变量是另外一个变量的严格单调函数,则Spearman秩相关系数就是+1或-1,称变量完全Spearman秩相关。表达式如下:式中,n为样方数,对原始数据,按从大到小排序,记,为原始,在排序后列表中的位置,,称为,的秩次,秩次差。使用Pearson线性相关系数有2个局限:1)必须假设数据是成对地从正态分布中取得的。2)数据至少在逻辑范围内是等距的。位置n原始X排序后秩次原始Y排序后秩次秩次差11254651786125464517846103133242455144513246620532123624162264513-3对于上表数据,算出Spearman秩相关系数为:r=1-6