1) rank correlation coefficient
等级相关系数
1.
In this paper, it is proved that calculation foromula for rank correlation coefficient and point biserial correla-tion coeffcient can derive from calculating for product-moment correlation coefficient.
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。
2) Spearmen grade correlation coefficient
Spearmen等级相关系数
3) Spearman reciprocal ranking coefficient
Speaman等级相关系数
4) rank correlation coefficient of spearman
Spearman等级相关系数
5) partial rank correlation coefficient
偏等级相关系数
6) Spearman rank correlation coefficient
斯皮尔曼等级相关系数
1.
Finally, it compares the consistence of the above two variables through Spearman rank correlation coefficient.
本文以2000、2003、2005年的进出口商品为样本,对其按要素禀赋进行了分类,并直接从要素存量的相对多寡出发确定出在理论上应具有比较优势的产业,最后用斯皮尔曼等级相关系数衡量理论和实际的一致性。
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