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功能性模块：（10）Spearman‘s rank correlation coefficient的简单理解(含与PCC之间的区别)
Spearman’s rank correlation coefficient的简单理解 1. 背景 在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient， 或者Spearman’s ρ \rho ρ， 通常使用如何用Matlab计算相关系数和偏相关系数
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 在脑科学领域的研究中，进行相关分析必不可少，比如说，我们想知道计算出来的某个指标是否与临床数据或行为学数据之间存在正相关或负相关关系。计算相关系数，最常用的是Pearson相关系数和Spearman相关系数。此外，在研究中，偏斯皮尔曼spearman等级相关系数
笔记整理来自《清风数学建模课程》 哔哩哔哩相关课程链接 目录 一、总体和样本 二、总体皮尔逊Person相关系数 三、样本皮尔逊Person相关系数 四、相关性可视化 五、关于皮尔逊相关系数的一些理解误区 （一）容易犯错的点 （二）总结 六、对相关系数大小的解释 七、例题——计算皮尔统计中的三种相关系数及Matlab实现
原文链接：https://blog.csdn.net/cherish_now_forever/article/details/75233282 在多元分析中我们经常要用到相关系数。常用的相关系数有三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数。 一、Pearson相关系数 Pearson相关系数是英国统计学家皮三大相关系数: pearson, spearman, kendall
三大相关系数：pearson, spearman, kendall统计学中的三大相关性系数：pearson, spearman, kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1. person correlation coefficient（皮