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对于未分组的变量,是否有一个高效的Python实现用于Somers d?

对于未分组的变量,可以使用Python中的pandas库来计算Somers d。Somers d是一种衡量两个有序变量之间相关性的统计指标,它的取值范围为[-1, 1],越接近1表示相关性越强,越接近-1表示相关性越弱。

下面是一个使用pandas库计算Somers d的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd
from scipy.stats import rankdata

def somers_d(x, y):
    n = len(x)
    x_ranks = rankdata(x)
    y_ranks = rankdata(y)
    d = sum((x_ranks[i] - y_ranks[i])**2 for i in range(n))
    return 1 - (6 * d) / (n * (n**2 - 1))

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# 计算Somers d
result = somers_d(x, y)
print("Somers d:", result)

在这个示例中,xy分别表示两个未分组的变量,通过调用somers_d函数计算它们之间的Somers d值。这里使用了scipy.stats.rankdata函数来对变量进行排序,然后根据排序后的结果计算Somers d。

关于Somers d的更多信息,你可以参考以下链接:

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