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spearman    音标拼音: [sp'ɪrmən]
n. 枪兵

枪兵

Spearman \Spear"man\, n.; pl. {Spearmen}.
One who is armed with a spear. --Acts xxiii. 23.
[1913 Webster]


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英文字典中文字典相关资料:


  • 相关系数: Pearson vs Spearman - 知乎
    Wikipedia Definition: In statistics, Spearman’s rank correlation coefficient or Spearman’s ρ, named after Charles Spearman is a nonparametric measure of rank correlation (statistical dependence between the rankings of two variables)
  • spearman相关系数_百度百科
    在 统计学中, 以查尔斯·爱德华·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。 经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。
  • 斯皮尔曼等级相关系数 - 维基百科，自由的百科全书
    斯皮尔曼等级相关系数 （简称 等级相关系数，或称 秩相关系数，英語： Spearman's rank correlation coefficient 或 Spearman's ρ），在 统计学 中，常以希腊字母 （rho）或以 表示，這一相關係數以 查尔斯·斯皮尔曼 之名命名。 它是衡量两个 变量 的 相关性 的 無母數 指标。
  • 斯皮尔曼相关 (Spearman correlation)系数概述及其计算例
    它是反映等级相关程度的统计分析指标，常用的等级相关分析方法有 Spearman相关系数 和 Kendall秩相关系数 等。 主要用于数据分析。 斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的 皮尔逊相关系数。
  • Spearman相关性分析 (Spearman Correlation Analysis)——理论介绍 - 梦特医数通
    Spearman相关性分析的基本思想是：分别对两个变量 X 、 Y 做秩变换 (rank transformation)，用秩次 RX 和 RY 表示；然后按Pearson相关性分析的方法计算 RX 和 RY 的相关性。 对于满足Pearson相关性分析的数据，亦可以使用Spearman相关性分析，但统计效能要低。
  • Spearman秩相关系数详解：理论、算法、代码 - 郝hai - 博客园
    为解决这一问题，Spearman秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）作为一种非参数方法应运而生。 Spearman相关系数不要求数据服从特定分布，它基于秩（rank）而非原始值进行计算，能有效反映变量之间的单调关系。
  • Spearman Correlation - an overview | ScienceDirect Topics
    Spearman correlation refers to a nonparametric statistical technique used to assess the strength and direction of the relationship between the ranks of two ordinal variables, which can be either quantitative or qualitative
  • Spearman Rank Correlation Coefficient | Springer Nature Link
    The Spearman rank correlation coefficient (Spearman ρ) is a nonparametric measurement correlation It is used to determine the relation existing between two sets of data
  • Spearman’s Correlation Explained - Statistics By Jim
    Spearman’s correlation in statistics is a nonparametric alternative to Pearson’s correlation Use Spearman’s correlation for data that follow curvilinear, monotonic relationships and for ordinal data





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