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:
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,x
和y
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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