scipy.stats.mstats.

kendalltau

scipy.stats.mstats.kendalltau(x, y, use_ties=True, use_missing=False, метод='auto', альтернатива='two-sided')

Вычисляет ранговую корреляцию Кендалла tau для двух переменных x и y.

Параметры:

xпоследовательность

Первый список данных (например, время).

yпоследовательность

Второй список данных.

use_ties{True, False}, опционально

Следует ли выполнять коррекцию связей.

use_missing{False, True}, опционально

Следует ли присваивать пропущенным данным ранг 0 (False) или средний ранг (True)

метод{‘auto’, ‘asymptotic’, ‘exact’}, опционально

Определяет, какой метод используется для вычисления p-значения [1]. ‘asymptotic’ использует нормальное приближение, справедливое для больших выборок. ‘exact’ вычисляет точное p-значение, но может использоваться только при отсутствии связей. С увеличением размера выборки время вычисления ‘exact’ может расти, а результат может потерять точность. ‘auto’ — значение по умолчанию, выбирает подходящий метод на основе компромисса между скоростью и точностью.

альтернатива{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, необязательный

Определяет альтернативную гипотезу. По умолчанию 'two-sided'. Доступны следующие опции:

• 'two-sided': ранговая корреляция ненулевая

• ‘less’: ранговая корреляция отрицательна (меньше нуля)

• 'greater': ранговая корреляция положительна (больше нуля)

Возвращает:

resSignificanceResult

Объект, содержащий атрибуты:

статистикаfloat

Статистика тау.

p-значениеfloat

p-значение для проверки гипотезы, нулевая гипотеза которой — отсутствие связи, tau = 0.

Ссылки

[1]

Maurice G. Kendall, «Rank Correlation Methods» (4-е издание), Charles Griffin & Co., 1970.