1) Kendall
Kendall秩相关系数τ
2) Kendall rank correlation
Kendall秩相关系数
3) Kendall correlation coefficient
Kendall相关系数
1.
It promotes two-dimensional Kendall correlation coefficient to n-dimensional by Copula and the property of Kendall correlation coefficient which is linear change of concordance probability,and explores its properties and the relationship between different dimensions of Kendall correlation coefficient.
借助Copula工具及利用Kendall相关系数是和谐概率的线性变化的特点,将二维Kendall相关系数推广到n维,并在此基础上探讨其性质以及不同维度的Kendall相关系数之间的关系。
4) correlation coefficient τ
相关系数τ
1.
In the case of futures portfolio, dynamic matrix of correlation coefficient τ could be computed to weigh the correlation of the price changes of the different futures.
对期货组合,我们通过引入相关系数τ计算其动态迁移相关系数矩阵,由此来衡量不同期货合约之间价格相关性的变动,从而站在风险对冲的角度建立模型对期货组合的风险水平进行评估,确定其保证金水平。
5) Kendall's rank correlation method
Kendall秩次相关法
6) Mann-Kendall rank correlation method
Mann-Kendall秩次相关法
补充资料：Kendall等级相关系数
Kendall等级相关系数
ion Kendall coefficient of rank correla-
Kd山u等级相关系数「E曰吐山以吧伍d句t of.”血伪川如.d佣;Ke”皿姗a劝，帅胭“e，TP朋ro“0‘ICOPpe几.朋毗」 两个随机变量(特征)X和Y间相依关系的样本度量之一，基于样本元素(戈，Y.)，二，(Xn，玖)的等级评定.这样，众n山山等级相关系数属于秩统计量(mllksta比tic)并且定义为 25 f r.·…r_、 ”Ln一1)其中;，是在X秩为i的数偶(X，y)中Y的秩、S二ZN一”(。一l)/2，N是样本中]>i和r，>r‘同时成立的元素个数.总有一1簇t《1.M.R上以坛U广泛使用K淤nd目等级相关系数做相依性度量(见〔1」). Ken山山等级相关系数被用于检验随机变量独立的假设.如果独立性的假设成立，则云二0，DT“2(2n十5)/〔gn(”一l)1.当样本容量较小时(4蛋n镬10)，独立性假设的统计检验借助于专门的数表(见【31〕来进行.当衬>10时，利用:的分布的正态逼近二如果 ，·，>一擂离，则否定关于独立的假设，否则接受假设.这里，:是显著性水平，。司:是标准正态分布的100(:/2)百分位点.像任何秩统计量一样，KendaU等级相关系数可以用于揭示两个属性特征的相依性，只要样本的元素可以按这些特征评定等级，如果X和Y有联合正态分布且相关系数为p，则p与Kendal丈等级相关系数有如下关系: _2 七T=一atcsmP· 兀亦见S碑ar田叨等级相关系数(s户汾m曰n cocfficientof几mk eorlehaion);秩检验(mnk此0.
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参考词条