In applications where duplicate val

In applications where duplicate values (ties) are known to be absent, a simpler procedure can be used to calculate ρ.[3][4]

Note that this method should not be used in cases where the data set is truncated; that is, when the Spearman correlation coefficient is desired for the top X records (whether by pre-change rank or post-change rank, or both), the user should use the Pearson correlation coefficient formula given above.

The standard error of the coefficient (σ) was determined by Pearson in 1907 and Gosset in 1920. It is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในโปรแกรมประยุกต์ที่เรียกว่าค่าที่ซ้ำกัน (ความสัมพันธ์) การ ขั้นตอนง่ายสามารถใช้เพื่อคำนวณค่าρ. [3] [4]โปรดสังเกตว่า การวิธีการนี้ไม่ควรใช้ในกรณีที่ชุดข้อมูลจะตัด นั่นคือ เมื่อสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ Spearman ถูกต้องสำหรับเรกคอร์ดที่ X ด้านบน (ว่าตามอันดับเปลี่ยนแปลงก่อน หรือหลังการเปลี่ยนแปลงตำแหน่ง หรือทั้งสองอย่าง), ผู้ใช้ควรใช้สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันที่ให้ไว้ข้างต้นข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัมประสิทธิ์ (σ) ถูกกำหนด โดย Pearson ในเศษ ๆ และ Gosset ใน 1920 มันเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการใช้งานที่ค่าที่ซ้ำกัน (ความสัมพันธ์) เป็นที่รู้จักกันจะขาดขั้นตอนที่เรียบง่ายสามารถนำมาใช้ในการคำนวณρ [3] [4]. โปรดทราบว่าวิธีการนี้ไม่ควรใช้ในกรณีที่มีชุดข้อมูลที่ถูกตัดทอน; นั่นคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สเปียร์แมนเป็นที่ต้องการสำหรับบันทึก X บน (ไม่ว่าจะโดยการจัดอันดับก่อนการเปลี่ยนแปลงหรือตำแหน่งการโพสต์การเปลี่ยนแปลงหรือทั้งสอง) ผู้ใช้ควรใช้สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันกล่าวข้างต้น. ข้อผิดพลาดมาตรฐานของสัมประสิทธิ์ (σ) ถูกกำหนดโดยเพียร์สันในปี 1907 และในปี 1920 Gosset มันเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการใช้งานที่ซ้ำกันค่า ( มัด ) ว่าขาด ขั้นตอนที่เรียบง่ายสามารถใช้คำนวณρ . [ 3 ] [ 4 ]

ทราบว่าวิธีนี้ไม่ควรใช้ในรายที่ชุดของข้อมูลจะถูกตัดทอน ; นั่นคือเมื่อใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ต้องการสำหรับด้านบน x ประวัติ ( ไม่ว่าจะโดยก่อนเปลี่ยนยศหรือตำแหน่ง เปลี่ยนตำแหน่ง หรือทั้งสอง )ผู้ใช้ควรใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ด้วยสูตรที่ให้ข้างบน

มีความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน ค่าสัมประสิทธิ์ของเพียร์สัน ( σ ) ถูกกำหนดโดยใน 1907 และกอเซิตในปี 1920 มันคือ