scipy.stats.mstats.

肯德尔τ

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

计算两个变量 x 和 y 之间的 Kendall 等级相关系数 tau。

参数:

x序列

第一个数据列表（例如，时间）。

y序列

第二个数据列表。

use_ties{True, False}, 可选

是否应执行平局校正。

use_missing{False, True}, 可选

缺失数据是否应分配排名 0（False）或平均排名（True）

方法{‘auto’, ‘asymptotic’, ‘exact’}, 可选

定义用于计算 p 值的方法 [1]。’asymptotic’ 使用适用于大样本的正态近似。’exact’ 计算精确的 p 值，但只能在不存在平局的情况下使用。随着样本量的增加，’exact’ 的计算时间可能会增长，结果可能会失去一些精度。’auto’ 是默认选项，根据速度和精度的权衡选择适当的方法。

替代方案{‘双侧’, ‘小于’, ‘大于’}, 可选

定义备择假设。默认是’双侧’。以下选项可用：

• ‘双侧’: 秩相关性非零

• ‘less’: 排名相关性为负（小于零）

• ‘greater’: 秩相关是正的（大于零）

返回:

res重要性结果

一个包含属性的对象：

统计浮动

tau统计量。

p值浮动

对于零假设为无关联的假设检验，p值为，tau = 0。

参考文献

[1]

Maurice G. Kendall, 《秩相关方法》（第4版），Charles Griffin & Co., 1970年。