【Python・统计学】斯皮尔曼相关分析（原理及代码）
斯皮尔曼相关分析是一种统计方法，用于评估两个变量之间的线性相关程度。它基于斯皮尔曼（Spearman）或Pearson（皮尔曼）相关系数。
在Python中，可以使用scipy.stats模块中的spearmanr函数来执行斯皮尔曼相关分析。
以下是一个简单的斯皮尔曼相关分析的例子：
import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr
# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 6, 7, 8, 7])
# 计算斯皮尔曼相关系数
coef, p_value = spearmanr(x, y)
print(f"斯皮尔曼相关系数: {coef}")
print(f"p值: {p_value}")这段代码首先导入了必要的模块，定义了两个示例数据集x和y，然后使用spearmanr函数计算它们之间的斯皮尔曼相关系数和p值。最后，打印出相关系数和p值。
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