浅谈等级相关系数与斯皮尔曼等级相关系数

针对目前很多专著中将等级相关系数和斯皮尔曼等级相关系数混为一谈的情况,指出两者存在区别,并从数学上严格加以证明,提出了两种计算公式相等的唯一性条件,最后指出两者之间的关系。

等级相关系数实证分析

本文利用斯皮尔曼等级相关系数检验法，以在校大学生的学习成绩为例，对大学生入学后的学习成绩与入学时的录取分数之间、各学期课程之间、同一课程在各学期学习成绩之间等是否有必然的联系进行了实证检验；同时利用检验的结果，再结合具体的调查，在定性与定量的结合上又进行了具体的分析和说明。

对体育统计中的等级相关系数的新认识

等级相关系数是处理体育领域和科技领域中名次、等级等计数性资料之间的关系问题,它和皮尔逊相关法不同,此法不考虑分布概型,计算简便,因此得到广范的应用.1.重新认识等级相关系数的依据用经验法求等级相关系数的公式为:r_s=1-(6∑d^2)/n(n^2-1)………………………………(1)如果令n(n^2-1)/6=M,经过恒等变换之后则得到:r_s=M-(∑d^2+T_x+T_y)/(M-2T_x)(M-2T_y)………(2)其中T_X=1/12sum from i=1 to k_1 (n_i(n_i^2-1))(n_i为x中相同等级的个数.K_1则为相同等级的组数)T_y=1/12 sum from i=1 to k_2 (m_i(m_i^2-1))(m_i为y中相同等级的个数,K_2为相同等级的组数).

Spearman等级相关系数计算公式相互关系的数学推导

目的探讨Spearman等级相关系数计算公式(一般公式、校正公式和用双变量的秩次直接作Pearson积差相关的公式分别用rs1、rs2和rs3表示)之间的相互关系。方法数学理论证明的方法。结果①在X与Y中无相同秩次的情况下,rs1=rs2=rs3;②在X与Y中有较多相同秩次的情况下,rs1>rs2=rs3。结论应采用对双变量(X,Y)的秩次直接作Pearson积差相关的公式计算等级相关系数,也可应用推导公式rs4、rs5计算等级相关系数。

基于斯皮尔曼等级相关系数的新能源送出线路纵联保护

新能源电源均直接或间接通过电力电子装置并网,其故障电流幅值受限、相角受控、谐波含量高、波形非线性度强,与传统同步电源有着明显区别。传统比率制动式差动保护的动作性能面临挑战。为解决该问题,文中提出了基于斯皮尔曼等级相关系数的送出线路纵联保护方法。当正常运行或者区外故障时,流过送出线路的是穿越性电流,因此两侧电流波形完全相反。当发生区内故障时,两侧暂态电流波形存在巨大差异,因此可以利用斯皮尔曼等级相关系数量度两侧电流波形的相关程度,从而区分区内、区外故障。该方法适用于各类新能源场站,且具备较好的抗过渡电阻和抗噪声能力。同时,与现有基于新能源故障特征的保护相比,该方法在新能源弱出力以及重合于永久性故障时也表现出了较好的动作性能。仿真结果和现场录波数据均证实了该方法的有效性。

等级相关系数公式的证明应用及统计显著性检验

等级相关系数法是数理统计学中非参数方法之一。等级相关系数不同于线性相关系数,后者假定所包含的变数是定量的,并且对这些变数测量之后可以得到精确的数据。但在许多情况下,变数可能是定性的,例如职业、教育、特定爱好、对某种事物的判断等等,因而不能用数值来衡量。针对这种情况,可以使用另一种统计量,即等级相关系数(又称Spearman相关系数)。具体作法是,将观测值按某种特殊顺序,如大小、优劣。

等级相关系数方法的应用

等级相关系数是用非参数方法了解两个事物关系的一种方法。 在实际工作中,有时资料的等级和次序比实际数值还重要,例如需要安排地理位置的等级,决定一次比赛结果的顺序,对商品按质论价的分级,消费者对某些商品爱好的程度,以及消费者对售货员服务态度的评价等,都可以用等级相关来说明两事物(即两变量)

一种新的等级相关系数及其应用

一种新的等级相关系数及其应用中山大学岭南学院黄坚佛山科技学院李小芳实际中常常需要测定变量间相互关系的密切程度。对于变量观测值的具体表现都是基数的场合，其相关系数可由多种方法予以测定。如果变量间的依存关系虽能观测，但所处理的数据是序数，就要采用等级相关...

关于多组等级相关系数的计算

斯皮尔曼等级相关系数(r??)是反映两组等级之间相关关系密切程度的一个指标.两种现象不管是数量多少、轻重缓急、颜色深浅、质量好坏、水平高低等,都可以把它们转化成等级,从而计算出斯皮尔曼等级相关系数.在社会、经济、文化、体育以及其它领域中,也大量存在着多组等级之间的相关关系.比如:在歌手大奖赛中,若干名评判员对多名歌手演唱进行的评判(将打分转化成等级);在体育竞赛中,若干名评判员对多个运动员体育表演(如体操、跳水、花样滑水等)的评判(将打分转化成等级);在文物鉴定中,若干名专家对多件文物评定的等级;在产品质量评比中。

基于相关系数的ID3优化算法

ID3算法是目前最具有影响力的一种决策树构造算法,但仍然有许多的缺点,例如在多值属性偏向方面的问题、计算时间复杂度高、效率不高等问题。提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数的ID3决策树构造优化算法,利用相关系数克服了ID3算法在多值属性偏向方面的问题,在一定程度上提高了算法的分类准确率。利用相关数学知识对计算过程进行了化简,减少了ID3算法在log运算上的运行时间。最后通过实验验证了优化后的算法是可行的,且在准确率和运行速度方面都有更好的表现。

等级相关系数与点双列相关系数计算公式的导出

证明了等级相关系数与点双列相关系数的计算公式可以由积差相关系数的计算公式导出。

统计中一些相关系数的关系及其在投资组合中的应用研究

在投资组合管理中,积差相关系数、等级相关系数、二列相关系数、点二列相关系数和Φ相关系数在描述两种股票的线性相关程度方面有着重要的应用。通过证明,积差相关系数可作为二维随机变量的相关系数,二列相关系数可作为二维正态随机变量的相关系数的估计。等级相关系数、点二列相关系数是积差相关系数在不同数据下的变形,Φ相关系数是点二列相关系数的变形。最后,通过一个实例说明各种情形下股票线性相关程度的计算。

多系列相关系数的矩法估计

通过对正态的名义变量的等级量化,用矩估计法给出了一个计算多系列相关系数的一般公式。使由Jaspan给出的公式成为特例,并给出了当等级量化成等差数列时的计算公式。

十一、相关系数的计算

本讲座第六部分介绍了相关法的基本原理,读者可以重新温习那一节的内容.这里谈常见相关系数的含意及其具体计算方法: 两种变量之间相关程度的数量指标,在统计学上叫作相关系数。相关系数如果从总体中计算而得,称为总体相关系数,用ρ(希腊字母,读luo)表示;如果从随机样本中计算而得,则称为样本相关系数,用r(英文字母,读a)表示。

基于等级相关的泥石流危险因子筛选与危险度评价

针对泥石流危险因子之间的单调性差异和主次危险因子之间的非线性关系,提出了结合散点图和Spearman等级相关评价泥石流主次危险因子相关性的方法,以散点图作为危险因子初步筛选的依据,以Spearman等级相关系数作为危险因子最终筛选和权重分配的依据。以云南省37条泥石流沟的基础数据为例,建立了泥石流危险度综合评价模型,以此计算东川市12条泥石流沟的危险度评价结果,计算结果表明,新方法比经典方法更能体现物源条件与动力条件对泥石流危险性的贡献,从而证明了新方法的合理性。

智慧图书馆设备故障规避的HFACS等级相关分析

大数据人工智能时代下图书馆各项新技术设备的应用为智慧图书馆的发展提供了高效智能化的技术支持,实现了智慧服务的自动化,帮助用户更加便捷地获取、利用、分享图书馆的各项资源;但随着内外环境的变化影响,设备故障问题也日益突出,如何有效规避智慧设备故障隐患,降低故障风险成为亟待解决的新课题。笔者通过自身工作实际结合相关文献资料,统计发现影响设备故障主要分为四类因素,其中人为因素占了很大比例,进一步深入分析得出含制度设计、流程执行等16种因子的四层改进型HFACS框架。通过设备故障样本集数据集计算Spearman和Kendall Tau—b相关系数得出各层等级相关度,逐步挖掘出各层内在相关逻辑因子,探究出设备故障致因链进行分析,总结归纳启示性建议为图书馆相关智慧管理和服务提供科学依据。

等级相关在综合评估法评标中的应用

以某农村饮用水安全新建项目的评标为例,建议在采用综合评估法评标时引入肯德尔W系数和斯皮尔曼等级相关系数。当W≥0.75时,直接计算各评委评分的算术平均值;当W≥0.75时时,去掉一个最高分和一个最低分后再计算各评委评分的算术平均值。将各评委评分的秩次与投标人最终得分的秩次进行比较,计算斯皮尔曼等级相关系数,进而定量地评判评委评标的准确性。

长江经济带省际贸易隐含水-能-碳耦合关系研究

采用环境投入产出模型计算长江经济带省际贸易中虚拟水、隐含能及隐含碳流量,进一步结合Spearman等级相关系数研究分地区与分部门间的水能碳耦合关系。结果表明:水、能和碳在地区间和部门间均呈显著相关关系,其中第二产业和隐含能碳相关性最强。虚拟水、隐含能和隐含碳调出调入中,江苏、浙江为关键省份,农业、建筑业和电力、热力、燃气及水的生产供应业是关键部门。深入研究隐含水能碳耦合特征,从贸易平衡视角将长江经济带11省市分为3类,发现隐含水能碳压力存在从发达地区转入欠发达地区的环境不公平现象。长江经济带应注重关键地区和关键部门节水节能减碳目标落实,推动产业结构低碳化、绿色化发展,同时加快形成区域协同治理体系。