非参数Spearman秩相关检验在油气识别中的应用

简要阐述了非参数Spearman秩相关检验方法的概念及应用领域,运用该方法对测井数据进行计算分析,得出测井特征参数与产能间存在正相关的关系;并利用SPSS软件对油气田特征参数与产能之间的关系进行对比验证,得出了一致结论;为油气田产能的回归预测建模提供依据,在一定程度上减小了开采风险,提高了油气田的采收率.

土壤中天然放射性核素活度浓度监测结果的秩相关系数统计检验

借助统计学的方法对辐射监测结果进行统计和分析,是检验数据合理性的一种有效质量保证手段。在广东南部随机选取了A地区开展土壤中天然放射性核素的活度浓度调查,并借助秩相关系数法对监测数据进行了统计学检验。结果表明,本次调查土壤中天然放射性核素活度浓度属于正常环境水平。由于^(238)U与^(226)Ra、^(210)Po同属于铀系,在天然土壤中处于平衡状态,秩相关系数法结果表明^(226)Ra、^(210)Po监测结果随238U的监测结果变化趋势具有显著意义,与理论预期相符,进一步验证了监测结果的合理性。

基于趋势秩的Spearman相关方法

针对Spearman秩相关方法在两个变量局部数据的大小次序不一致时描述变量间趋势相关性效果不佳的问题,提出了基于趋势秩的Spearman相关方法(T-SRC).T-SRC设计了将数据转换为趋势秩的方法,专门捕获数据的变化趋势,从而提高了Spearman相关方法发现变量间趋势相关的性能.真实数据的实验结果表明,与传统的Spearman秩相关方法相比,T-SRC挖掘变量间的趋势相关关系的性能更优,验证了方法的有效性.

基于尖点突变理论及Spearman秩次检验的基坑稳定性分析

基坑的稳定性评价及预测分析,能及时反馈基坑的变形动态,对基坑工程的安全评价具有至关重要的作用。利用尖点突变理论及Spearman秩次检验对基坑的稳定性进行分析,并利用AR(1)模型剔除基坑原始变形序列的相关性,以探讨数据相关性对基坑稳定性分析结果的影响;随后,再利用灰色模型对基坑的变形进行预测,以分析基坑变形的发展趋势,验证稳定性分析的准确性。经实例检验,结果表明:尖点突变分析与Spearman秩次检验的稳定性分析结果一致,均得出基坑变形将趋于稳定,且剔除基坑变形序列的相关性将使稳定性分析结果趋于保守和安全;同时,灰色模型外推4个周期的变形均呈减弱趋势,与稳定性分析结果相符。通过上述3种分析方法能从不同方面对基坑的稳定性进行评价及预测分析,具有较好的一致性,为类似工程实践提供了一定的参考依据。

一种基于Spearman秩相关系数与熵的多属性决策方法

本文以方案间单个指标的关联系数为基础,引入相关度概念,对以关联系数平均值作为测度的评价方法进行了改进,提出了以方案相关度为测度指标的新的决策方法。

Spearman秩相关系数的批量计算

介绍了采用Visual FoxPro计算机语言对环境质量多时段监测数据计算Spearman秩相关系数的方法,用评价指标与时间序列间的相关性分析,并检验相关系数的显著性意义,进行环境质量变化趋势的评价;给出了实例和源程序。

基于Spearman秩相关系数的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,目标运动跨像元,引起目标的丢失的问题,提出了一种基于Spearman秩相关系数的红外弱小目标检测新方法。该方法首先采用时空域中值滤波的方法估计背景;然后通过计算邻域像元点与目标处于像元中心位置时的Spearman相关系数,获得候选目标点;最后采用二次滤波和运动方向匹配得到目标运动轨迹。该方法充分利用邻域信息,即使在目标处于像元边缘处,也能有效地检测到目标。仿真分析表明了该算法的有效性。

基于spearman秩相关的序值决策系统约简

约简是知识发现的重要过程。经典的基于等价关系的粗糙集理论,没有考虑系统取值的序值性,并且对数据噪声较为敏感。提出了一个基于spearm an秩相关分析的序值决策系统约简方法,该方法通过各属性对被决策个体的spearm an秩次的影响来确定约简结果。实验结果表明,该方法不但考虑了系统属性值的序值关系,并且对数据噪声不敏感,因而更符合实际应用的要求。

种间关联参数在Microsoft Excel 2003中的实现——Spearman秩相关分析

种间关联分析是认识植物群落的重要基础。针对种间关联参数计算过程复杂、繁琐、易错等特点,以Spearman秩相关分析为例,提出利用Microsoft Excel 2003的基本功能进行数据处理,快速高效地计算出Spearman秩相关值参数,对其他常用的种间关联参数的计算具有推广性。

基于Spearman秩相关和Topsis-模糊综合评判算法模型的院校评价结果影响因素分析

将Spearman秩相关模型引入高职院校评价结果影响因素的厘定研究中,以广东省“创新强校工程”为研究个案,选取27所B类高职院校,4个一级指标,89个二级相关数据指标,筛选出28个关键解释指标,通过Topsis-模糊综合评判算法模型耦合关键解释变量评价结果与实际结果有极强相关,进一步验证了Spearman结果的科学合理性.实证结果表明,中高职贯通培养、企业提供的校内实践教学设备值、企业订单学生数、学校财政资金到位、学校财政资金支出与院校排名强相关;普通高职招生人数增长率、专任教师人均教学时数、专业课总课时、在职人员经费占总支出比例、教师继续教育培训支出及占工资总额比等因素未产生实质性影响.

基于优化支持向量机及Spearman秩次检验的q滑坡变形预测研究

为提高滑坡变形预测精度,先以支持向量机为基础,采用试算法和粒子群算法优化其模型参数,构建了优化支持向量机模型,实现了滑坡变形预测;其次,再利用Spearman秩次检验法来判断滑坡的变形趋势,并通过变形趋势判断来佐证预测模型的准确性。实例研究表明:试算法和粒子群算法能有效克服支持向量机在参数设定过程中的主观性,得到优化支持向量机不仅具有较高的预测精度,还具有很好的滚动预测能力。同时,Spearman秩次检验能有效判断滑坡的变形趋势,且AR(1)模型可有效剔除原始变形序列的相关性,经去相关性处理后,相应变形序列的Spearman秩次系数会不同程度的减小,得出的判断结果趋于保守;对比变形预测结果与趋势势判断结果,得出两者具有较好的一致性,验证了2种方法在滑坡变形规律研究中的适用性和有效性。

基于改进的Spearman秩相关系数的直觉模糊多属性决策

针对属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的Spearman秩相关系数的决策方法。将AHP与熵权法得到的属性权重运用博弈论均衡思想构建优化模型,并运用混合罚函数来求解最优组合权重。依据灰色关联分析思想计算各属性的关联度,将得到的各方案关联度与最优权重按自身大小进行标号,分别作为秩比较序列与秩标准序列带入Spearman秩相关系数计算中,将得到Spearman秩相关系数的大小用于优序排列。最后实例验证了该方法的有效性。

基于Spearman秩相关的再生水利用量影响因素研究

再生水开发利用是缓解我国水资源短缺的重要途径之一。为了科学、准确地识别我国再生水利用量的影响因素,利用2012-2017年各省份6年的数据,综合考虑经济投资、污水处理、用水水平等8个方面的影响因素,运用Spearman秩相关分析了影响再生水利用量的敏感指标。结果表明:再生水利用量与污水处理因素指标的相关性较大,与再生水生产能力、再生水管道长度、排水设施投资、人均水资源量4个指标的相关性较为显著;我国再生水利用量与生产运营用水和公共服务用水具有密切的关系。本研究可为建立科学有效地再生水利用潜力评价指标体系及潜力预测奠定基础,为再生水开发利用研究指标的选取提供可靠有效、普遍适用的参考依据。

基于Spearman秩相关系数的PWV与PM2.5相关性研究

在讨论大气可降水量(PWV)与细颗粒物(PM 2.5)之间的相关性时,传统方法未能很好地顾及连续数据中包含的非雾霾天气信息的影响,为此本文提出2个数据选取标准——时间标准和空气质量指数(AQI)等级标准,用于获取雾霾期间对应的PWV和PM 2.5序列。为解决数据筛选后不连续的问题,引入一种非参数性质的Spearman秩相关系数ρ,在北京市2014~2016年雾霾多发期,分析不同AQI等级对应时段的非连续等距的PWV和PM 2.5序列的相关性可知,筛选后3 a的ρ在第1、4季度的均值分别为0.6613和0.6280,整体均值为0.6447,表明雾霾天气下PWV和PM 2.5序列具有单调正向的相关性,而传统分析方法(未筛选)下两者的相关系数均较小,表明在对数据进行选取后的分析结果更具针对性和准确性。

基于区间数的Spearman秩相关系数的多属性决策方法

针对属性值为区间数,且权重完全未知的多属性决策问题,文章提出了一种新的决策方法。首先,根据Spearman秩相关系数的概念,给出了区间数的Spearman秩相关系数的表示形式以及相关性质,然后由各方案与理想方案的Spearman秩相关系数的大小,得到方案的优序排列。该方法避免了区间型属性值在运算和处理时的复杂性,以及属性权重的确定,简化了决策问题的求解过程,实例说明该方法客观合理,有效可行。

基于Spearman秩相关系数法的上海市水体水质变化特征分析

城市水体水质类别判断受到不同监测时段、季节、监测频次等因素影响,对上海市的4万多条、段水体进行水质筛查和劣V类水体识别带来较大困难。通过对上海市典型水体月度变化特征开展分析,探讨在不同月份识别劣V类水体进行水质监测的重点监测因子和相应月份参考筛选值。分析表明,在对于城市黑臭/劣V类水体的识别中,应重点关注DO,NH3-N和TP这3项指标;DO,NH3-N和TP应重点关注的月份分别为7月、2月和7月;通过回归分析模拟,为确保最差月份达到V类水标准,DO,NH3-N和TP的年均质量浓度对应拟合结果分别为4.84,1.23和0.31 mg/L。

综合区间数Spearman秩相关系数及其应用

针对属性值为区间数,属性权重完全未知的区间多属性决策问题,提出了一种综合考虑方案与正理想、负理想方案之间的Spearman秩相关系数的决策方法。分析了相关文献中仅考虑方案到正理想方案的Spearman秩相关系数的局限性,在逼近理想点方法(TOPSIS)的启发下,定义了方案与负理想方案的Spearman秩相关系数;然后,在方案与正负理想方案Spearman秩相关系数的基础上,定义了方案的综合Spearman秩相关系数,并证明了其相关性质;最后,提出了基于综合区间数Spearman秩相关系数的多属性决策方法,并通过一个高校二级院系财务管理评价的实例,验证了所提出方法的是可行和有效的。

基于水质综合污染指数的Spearman秩相关系数法分析晋江流域水质自动监测的适用性

运用基于水质综合污染指数的Spearman秩相关系数法,对晋江流域4个国控断面的水质自动监测数据进行研究分析,提出了晋江流域水质自动监测的适用性,结果表明:①晋江流域水质自动监测具有较高适用性,能够准确反映断面的水质状况和变化趋势;②晋江流域水质自动监测适用性高低主要与断面的水面宽度以及考核目标有关,水面宽度越小,考核目标越低,适用性越高,反之则越低。③晋江流域中主要污染物为总磷或氨氮的断面,采用自动监测数据进行水质评价可以降低随机误差的影响,并且评价结果更加准确客观。

基于Spearman秩相关系数法分析水磨河水质变化趋势

依据2012~2016年对新疆乌鲁木齐市水磨河水质连续调查监测结果,选择溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、总氮指标作为评价因子,采用Spearman秩相关系数法评价污染物随时间变化的规律,对污染物变化趋势进行定量分析。