1)  Spearman's correlation coefficient
Spearman s相关系数
2)  Spearman's rank-correlation coefficient
Spearman s的排名相关性系数
3)  ρ(Ca)/ρ(Sr)
ρ(Ca)/ρ(Sr)
4)  ρ(Mg)/ρ(Sr)
ρ(Mg)/ρ(Sr)
5)  ρ(PM_(2.5))
ρ(PM25)
6)  ρ(PM_(10))
ρ(PM10)
参考词条
补充资料:Spearman等级相关系数


Spearman等级相关系数
Speannan coefficient of rank co -rrelation

  S,汾诩日n等级相关系数〔S,翔m.II以吧伍d.成of拍Ilk田‘叮eladon:仓“PMe“a幼砷巾.双“eRTp明ro即兹幼pPeJI,”““} 两个随机变量X和Y相依性的度量,基于戈和Y‘在独立观测值偶(X,,Y,),…,(戈,Y。)中的等级或秩.设观测值X的秩(份砍)等于i的数偶(X,Y)中,观测值Y的秩为R‘,则S户汾n刀an等级相关系数r、定义为: xZ带/.。+1\/_n+一\ ”Ln一1)·百:\乙/\‘乙/该式等价于 6于,, r一‘一石石二万了‘谷d:,其中d,是观测值戈和Y,的秩之差.r,的值介于一1和+1之间,且当两个秩的序列完全重合,即i二R,(i二1,二川时r、二+1;而当两个秩的序列顺序恰好相反,即卢一(。+x)一R:(i=1,二,n)时r、二一1 .Spean刀以n等级相关系数,同任何其他秩统计量(扭nk sta出tic)一样,用于检定关于两个变量独立的假设.假如变量独立,则Er、二0,or,二l/(n一1).因此,根据r、对0的离差值可以判断变量是否独立.为建立相应的检验准则,对于独立变量X和Y计算几的分布.当4城n‘10时利用精确分布的数值表(见【21,【41);当n>10时,例如可以利用下面的结果:当n一卜。时,随机变量了石丁了r、的极限分布是标准正态分布.在后一种情形下,否定独立性假设,如果}r、}>。:一“/2/V下二万,其中:1一二12是方程小(u)=l一州2的根,而。(u)是标准正态分布(nornlal dis川but10n)函数. 在X和Y有联合正态分布的条件下,其相关系数(~lation以又币cient)为(普通)相关系数,记作P,则当n~田时, 。·,一令ares‘n普,从而变量Zsin(兀r,/6)可作为p的估计量. SP‘l~等级相关系数以心理学家C .Spearr压功的名字命名(l9(科),他在心理学的研究中用此相关系数代替普通相关系数.基于Sp~等级相关系数的检验与基于K改吐山等级相关系数(Ke以坛11 coeffieientof份nkco汀e】atlon)的检验是渐近等价的(当。=2时相应的秩统计量重合).【补注】 【拟IH稣k,J词Sidak,2.,TI切侧of化欣test,入以d. Press,l%7. IA21 Holla刀der,M.and Wolf,D.,NOnParametne statis- tical methods,Wilcy,1973周概容王健译
  
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