灰色关联度和Pearson相关系数的应用比较--《赤峰学院学报(自然科学版)》2014年21期
灰色关联度和Pearson相关系数的应用比较
【摘要】：本文分别采用灰色关联度与Pearson相关系数方法,分析运动员的训练项目对专项成绩的影响.首先给出两种方法的算法步骤及其数据的预处理,其次计算不同的训练项目对专项的关联度,最后对所得到关联值进行分析,对算例的分析结果表明,两种方法中联度较高的十项中有九项相同,其结果极其接近.结论为灰色关联度与Pearson相关系数方法具有较高的可靠性,依据这两种方法可以为不同专项的运动员制定科学训练方式.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：O159;N941.5【正文快照】：
序号项目84 专项成绩13.6 14.01 14.54 15.64 15.69x14kg前抛11.5 13 15.15 15.3 15.02x24kg后抛13.76 16.36 16.9 16.56 17.3x34kg原地12.41 12.7 13.96 14.04 13.46x4立定跳远2.48 2.49 2.56 2.64 2.59x5高翻85 85 90 100 105x6抓举55 65 75 80 80x7
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京公网安备75号pearson&spearman相关系数&用Spearman相关系数
1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，
&&就是效率没有pearson相关系数高。
2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。
常用的相关系数
Pearson相关系数
亦称积差相关系数（coefficient of product-moment correlation），用r表示样本相关系数，P表示总体相关系数。它是说明有直线关系的两变量间，相关关系密切程度和相关方向的统计指标。
Spearman相关系数
度量连个变量之间联系的强弱
又称秩相关系数、等级相关系数，或顺序相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，具体是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。Spearman对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。
计算等级相关系数，可以将数据变换成等级以后用原有的相关系数公式计算，也可以将算出每一对样本的等级之差di，然后用下列公式计算，所以又称为“等级差数法”。
Kendall相关系数：
肯德尔系数又称和谐系数(the Kendall coefficient of
concordance)是表示多列等级变量相关程度的一种方法。这种资料的获得一般采用等级评定的方法，即让K个被试(或称评价者)对N件事物或N种作品进行等级评定，每个评价者都能对N件事物
(或作品)好坏、优劣、喜好、大小、高低等排出一个等级顺序。因此，最小的等级序数为1，最大的为N，这样，K个评价者便可得到K列从1至N的等级变量资料，这是一种情况。另一种情况是一个评价者先后K次评价N件事物或N件作品，也是采用等级评定的方法，这样也可得到K列从1至N的等级变量资料。这类K列等级变量资料综合起来求相关，可用肯德尔系数。如欲考察几位老师对多篇作文的评分标准是否一致(又称评分者信度)，就应该使用肯德尔系数。
德尔和谐系数常用符号W表示。
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相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱
楼主，这个问题有些难，不好意思啊.不过你要是把我选为最佳答案的话，你今后的一年将会财源广进，顺水顺风的！！！
如果两组数据呈积差相关，则可以计算：
首先用双变量科学计算器计算：现在多数使用CASIOfx82-ES计算器，步骤为：清仓(shift-CLR-1-=-AC)-...
大家还关注Pearson相关系数与Spearman相关系数之间的转换
Pearson相关系数与Spearman相关系数之间的转换
上期推送相关系数meta，可是不同文章报道的相关系数有可能是Pearson r，也有的是Spearman r，有人就问是否可以转换，那么，请参照如下公式吧！精鼎数据分析联盟，期待您的加盟！在数据处理方面，欢迎您来投稿！本站热门贴集锦：1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.
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TA的最新馆藏spss Pearson相关系数 和判定系数R^2什么关系?rt
spss Pearson相关系数r的平方 就是 判定系数R^2
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