1) Spearman's rank correlation coeffcient
Spearman秩相关函数
3) Spearman rank correlation coefficient
Spearman秩相关系数
1.
Based on the datasets from sampling plots, and by using Fisher’s exact test for 2×2 contingency table, Pearson correlation coefficient and Spearman rank correlation coefficient, the interspecific relationships between 24 dominants of wetland vegetation in Shanxi section of Yellow River were studied.
在样方调查的基础上,应用2×2列联表的Fisher精确检验、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验了山西黄河湿地植被优势种群的种间关系,分别测定了24个优势种,共73个种对的种间关联。
2.
89,based on χ~2-test for 2×2 contingency table,Pearson correlation coefficient test,and Spearman rank correlation coefficient test,respectively.
采用2×2列联表的χ2检验、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验,研究了山西绵山植被21个优势种群、210个种对间的种间关联性。
3.
The concepts of Kendall coefficient of concordance and Spearman rank correlation coefficient are elaborated in this paper.
阐述了肯德尔和谐系数和Spearman秩相关系数的概念,在多个专家进行方案评价过程中,运用Spearman秩相关系数检测单个评价专家的信度,并给出了相应的实例。
4) Spearman rank correlation coefficient method
Spearman秩相关系数法
1.
The present atmospheric environmental quality in Nantong during the Tenth Five -Year Plan period was evaluated using comprehensive pollution index method,the variation trend of the atmospheric environmental quality was forecasted using Spearman rank correlation coefficient method.
运用综合污染指数法对"十五"期间南通市大气环境质量现状进行评价,采用Spearman秩相关系数法对大气环境质量变化趋势进行了预测分析。
5) Spearman rank correlation analysis
Spearman秩相关分析
1.
Spearman rank correlation analysis and grey relational grade analysis were used in the research for soil water infiltration characteristic of different forest lands in Simian Mountain.
采用Spearman秩相关分析法与灰色关联度分析方法,对四面山几种不同林地土壤水分入渗特性进行了研究分析。
6) spearman-test
Spearman秩相关检验
1.
The concept of non-parameter spearman-test and its application are introduced briefly.
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。
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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参考词条