kendall（kendall相关系数公式）

将所有统计对象按属性1取值排列，不失一般性，设此时属性2取值的排列是乱序的。设P为两个属性值排列大小关系一致的统计对象对数。如一个量的部分值与总值之比，或一个量的变化与另一些量的变化之间关系式中的某些有关的数，都称系数。不含未知数的项，称为常数项。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。进行方差齐次性检验使用F检验。U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。因此必须分组求均值。

kendall相关系数公式

kendall秩相关系数（R）是指设有n个统计对象，每个对象有两个属性的系数。将所有统计对象按属性1取值排列，不失一般性，设此时属性2取值的排列是乱序的。设P为两个属性值排列大小关系一致的统计对象对数。则：

R=(P-(n*(n-1)/2-P))/(n*(n-1)/2)=(4P/(n*(n-1)))-1

属性：

1）如果两个属性排名是相同的，系数为1 ，两个属性正相关。

2）如果两个属性排名完全相反，系数为-1 ，两个属性负相关。

3）如果排名是完全独立的，系数为0。

kendall相关系数是一种非参数检验方法

kendall相关系数是一种非参数检验方法介绍如下：

讨论数学问题时，在与特定的变量(或未知函数)及其导数有关的表达式或方程中，与未知数相乘的已知函数或常数称为系数。在物理学﹑工程，电脑技术及其他方面，也广泛使用系数这一名词。如一个量的部分值与总值之比，

或一个量的变化与另一些量的变化之间关系式中的某些有关的数，都称系数。这时在系数之前常冠以有关现象或事物的专名，如"膨胀系数"﹑"石碳酸系数"等。单项式中的数字因数也叫做这个单项式的系数.多项式中最高次幂项的因数叫做这个多项式的系数。单项数中的的数字因数为它的系数。

系数的字面意思：有关系的数字。比如说代数式"3x",它表示一个常数3与未知数x的乘积，即表示3*x，等于x+x+x。“3x”代表一个数值，这个数值只与x有关系，是什么关系呢？“3”便是说明了关系——是3个它相加的和。

所以，“系数”可以解释为“有多少个（相加的和）”在一项中，所含有的未知数的指数和称为这一项的次数。不含未知数的项，称为常数项。常数项：常数是指固定不变的数值。如圆的周长和直径的比(π)约为3.1416﹑铁的膨胀系数为0.000012等。常数是具有一定含义的名称，用于代替数字或字符串，其值从不改变。

kendall上大学了吗

没有。kendall没有上大学，肯达尔·詹娜（KendallJenner），1995年11月3日出生于美国洛杉矶，美国女模特、演员、主持人，并没有上过大学。2007年，肯达尔·詹娜出演《与卡戴珊姐妹同行》，开始了她的真人秀生涯。

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，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。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall’s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项等级相关计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall’s tau-b Spearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall’s相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

怎样看待kendall jenner和taylor swift的关系

本来关系就一般般吧。Kendall第一次被当作闺蜜团应该就是老霉在海德公园的1989Tour了据悉，当时是cara要去老霉演唱会，kendall想要去kanye的演唱会，但是cara去就跟着准备一起上场了。那时候还没有组成KenGi，CaKe正火呢散场的时候一起穿了文化衫。后来不论是老霉在vma上拉着闺蜜团走红毯还是在家里聚会秀奖杯都没有kendall的身影。有此可得，她们本来关系就一般般。演唱会站个台只是互相制造一下噱头而已。年初Famous事件发生之后，二人肯定是彻底不联系了。国庆节老霉又在家里开趴，caragigi和小kk都有到场，kendall也没去。至于男人会不会是两个人之间的隔膜，我觉得可能性极低。二乔和Gigi在一起的时候，他们还DoubleDate过噢…又及，kendall站自己家人不是理所应当吗？