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隐私政策-搜狗公司

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我们的部分产品和服务的个别特定功能可能需要您提供特定的个人敏感信息来实现。收集个人敏感信息前,我们会以弹窗或类似显著方式获取您的同意。若您选择不提供该类信息,则可能无法正常使用对应功能,但不影响您使用服务中的其他功能。若您主动提供您的个人敏感信息,即表示您同意我们按本政策所述目的和方式来处理您的个人敏感信息。

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位置信息,是指您开启设备定位功能并使用搜狗公司基于位置提供的相关服务时,收集的有关您位置的信息,主要包括:

(1)当您开启设备定位功能并使用搜狗公司相关产品或服务时,搜狗公司可能会使用GPS、WiFi或其他技术方式收集和处理有关您实际所在位置的信息。行踪轨迹、精准定位信息为个人敏感信息,除具体产品或服务功能所需外,我们的产品或服务不会收集该类个人敏感信息。

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(1)为了实现对您的个性化服务,需要了解您如何接入和使用搜狗公司的产品和服务,从而针对性地回应您的个性化需求,搜狗公司可能会收集您的账号信息、日志信息、设备信息、网络环境信息及您在使用我们的产品或服务时所提供的内容信息,提取您的偏好、行为习惯相关信息作特征分析和用户画像,以便为您提供更适合您的定制化服务。个性化展示的具体场景为:向您展示或推荐您可能更感兴趣的输入法皮肤、资讯、广告,根据您的屏幕分辨率向您展示大小合适的素材内容。我们可能将您的画像信息与您授权的其他方信息结合起来,更好的满足您的需求。个性化展示可能对您产生的影响为:帮助您节约时间,快速触达您可能感兴趣的内容,但可能会产生一定的数据流量消耗。搜狗公司也可能使用您的信息,通过搜狗公司的服务、电子邮件或其他方式向您发送营销信息,提供或推广搜狗公司或第三方的商品和服务。如您不希望搜狗公司将您的个人信息用作前述用途,您可以通过本协议或具体产品提供的相关投诉反馈渠道,要求搜狗公司停止为上述用途使用您的相关信息。

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6.根据法律法规在如下情形收集使用您的相关信息,此种情况下无须获得您的授权:

(4)出于维护个人信息主体或其他个人的生命、财产等重大合法权益但又很难得到本人同意的;

(5)用于维护所提供的产品与/或服务的安全稳定运行所必需的,包括发现、处置产品与/或服务的故障等;

(7)学术研究机构基于公共利益开展统计或学术研究所必要,且对外提供学术研究或描述的结果时,对结果中所包含的个人信息进行去标识化处理的;

1. 搜狗公司会根据本隐私政策的约定并为实现搜狗公司的产品与/或服务功能对所收集的信息进行使用。

2.在收集您的个人信息后,搜狗公司将通过技术手段对数据进行去标识化处理,去标识化处理的信息将无法识别主体。请您了解并同意,在此情况下搜狗公司有权使用已经去标识化的信息,并在不透露您个人信息的前提下,有权对用户数据库进行分析并予以商业化的利用。

3.请您注意,您在使用搜狗公司的产品与/或服务时所提供的所有个人信息,除非您删除或通过系统设置拒绝搜狗公司收集,否则将在您使用搜狗公司的产品与/或服务期间持续授权搜狗公司使用。在您注销账号时,搜狗公司将停止使用并删除您的个人信息。

4. 搜狗公司会对搜狗公司的产品与/或服务使用情况进行统计,并可能会与公众或第三方共享这些统计信息,以展示搜狗公司的产品与/或服务的整体使用趋势。但这些统计信息不包含您的任何身份识别信息。

5.当搜狗公司展示您的个人信息时,搜狗公司会采用包括内容替换、匿名处理方式对您的信息进行脱敏,以保护您的信息安全。

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您在使用我们的服务时,我们可能向您发送电子邮件、短信、资讯或推送通知。您可以按照我们的相关提示,在设备上选择取消订阅。

我们可能在必要时(包括因系统维护而暂停某一服务时)向您发出与服务有关的公告。您可能无法取消这些与服务有关、性质不属于广告的公告。

1. 搜狗公司不会与搜狗公司以外的任何公司、组织和个人共享您的个人信息,但以下情况除外:

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(3)在法律法规允许的范围内,为维护搜狗公司或合作伙伴、您或其他搜狗公司用户或社会公众利益、财产或安全免遭损害而有必要提供;

(4)只有共享您的信息,才能实现搜狗公司的产品与/或服务的核心功能或提供您需要的服务;

(6)符合与您签署的相关协议(包括在线签署的电子协议以及相应的平台规则)或其他的法律文件约定所提供;

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(2)供应商、服务提供商和其他合作伙伴。我们可能将信息发送给支持我们业务的供应商、服务提供商和其他合作伙伴,这些支持包括提供技术基础设施服务、提供软件产品内或软件产品链接后的功能型服务,分析我们服务的使用方式、衡量服务的有效性、提供客户服务和调查等。我们的产品中可能接入由第三方服务供应商向您提供的电影票、机票、酒店、手机充值等事项。第三方服务将由服务供应商在其网页中完成,请您注意,当您使用第三方服务商提供的服务时,第三方服务商可能会根据服务需求收集您的个人信息,请您注意查看该第三方服务商的隐私政策或协议,并决定是否继续使用该项服务。

(3)广告、分析服务类的授权合作伙伴。未经您的授权,我们不会将您的个人信息与提供广告、分析服务的合作伙伴共享。但我们可能会将使用您信息而形成的群体用户画像(无法识别个人身份)与提供广告、分析服务的合作伙伴共享,以帮助其在不识别您个人的前提下提升广告及服务信息的有效触达。

4.对搜狗公司与之共享个人信息的公司、组织和个人,搜狗公司会要求其遵守保密约定,要求他们按照搜狗公司的说明、本隐私政策以及其他任何相关的保密和安全措施来处理个人信息。

5.为了遵守法律、执行或适用搜狗公司的使用条件和其他协议,或者为了保护搜狗公司、您或其他搜狗公司客户的权利及其财产或安全,比如为防止欺诈等违法活动和减少信用风险,而与其他公司和组织交换信息。不过,这并不包括违反本隐私政策中所作的承诺而为获利目的出售、出租、共享或以其它方式披露的个人信息。

2.根据适用的法律法规、法律程序的要求、强制性的行政或司法要求所必须的情况下进行提供;

3.符合与您签署的相关协议(包括在线签署的电子协议以及相应的平台规则)或其他的法律文件约定所提供;

4.在涉及合并、收购、资产转让或类似的交易时,如涉及到个人信息转让,搜狗公司会要求新的持有您个人信息的公司、组织继续受本隐私政策的约束,否则,搜狗公司将要求该公司、组织重新向您征求授权同意。

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2. 搜狗公司鼓励监护人指导未成年人使用搜狗公司的产品和服务,并建议未成年人鼓励其监护人阅读本政策。

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为遵守适用的法律法规等有关规定;为遵守法院判决、裁定或其他法律程序的规定;为遵守相关政府机关或法定授权组织的要求;我们有理由确信需要遵守法律法规等有关规定;为执行相关服务协议或本政策、维护社会公共利益,为保护我们的客户、我们或我们的关联公司、其他用户或雇员的人身财产安全或其他合法权益所合理必需的用途。

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搜狗公司可能适时修订本政策的条款,该等修订构成本政策的一部分。修订后的政策搜狗公司将及时予以发布。若您继续使用搜狗公司产品和服务,即表示您同意受经修订的隐私政策的约束。

明尼苏达维京人队的选秀权在第22位和第25位

明尼苏达维京人队的选秀权在第22位和第25位,比周四的第1轮提前两天进行娱乐性交易。

总经理里克斯皮尔曼(Rick Spielman)周二表示:“我已经接到电话,有人试图进行交易,而且我们前面还有想要进行交易的团队。” “我认为这全都取决于草案委员会在周四的展开方式。例如,我想说如果我们保持在22岁的位置,也许还有七个或八个名字,那么从25个席位退回以获得另一个选秀权,并且仍然可以举个例子:去年,我们在第三轮中退了三回,仍然让[ 亚历山大]马蒂森成为了目标,并且仍然能够让他获得胜利。在选秀板上的许多操作取决于最新情况在那里,您如何堆叠草稿板,以及您愿意走多远而不会失去特定球员的风险。”

上个月,维京人在将Stefon Diggs和2020年的第七轮选秀权送给布法罗之后换取了Bills在2020年的第一,第五和第六轮选秀权以及2021年的第四轮选秀权,上个月获得了第22顺位。

斯皮尔曼在谈到围绕美国橄榄球联盟的明星接球手的交易猜测时说,“没有理由预计斯蒂芬迪格斯不会成为明尼苏达维京人。”

斯皮尔曼指出,自从自由交易开始前两天开始执行交易以来,这是第一次公开讲话。他指出,明尼苏达州为了交换第五年接收人而收取的选秀权太多了。

斯皮尔曼说:“我们无意在联合收割机上交易迪格斯。” “他对我们来说是一位伟大的球员。他在社区中也很出色。但是随着机遇的发展,随之而来的是机遇和商业机会,我们认为这既对Stefon有益,也对我们有益,因此我们决定继续进行交易,但我们将永远感激Stefon在明尼苏达州为我们所做的一切,并祝他一切顺利。”

今年的接班人人数众多,因此维京人可以起草一个或多个球员,以取代Diggs自2015年以来担任的角色。

明尼苏达州也有角球市场,这可以通过周四的首轮选拔来实现。在自由球员Xavier Rhodes,Trae Waynes和Mackensie Alexander离开后,维京人队将在2020年推出全新的起跑角。

斯皮尔曼(Spielman)周二说,有关中学课程的“大变化”,可能预示着维京人不打算交易最近特许经营的安全安东尼哈里斯(Anthony Harris)。

“其中之一-不仅是安东尼哈里斯(Anthony Harris)对我们来说是一位伟大的足球运动员,而且在社区中也很出色-但由于我们能够为安东尼(Anthony)特许经营,所以我们确实拥有良好的安全保障,知道我们将要拥有很多年轻的角落,我们将不得不排队并一起玩,”斯皮尔曼说。

知情人士告诉ESPN,哈里斯尚未签署其1,141万美元的专营权招标,但正在制定一项长期协议。

使用非参数统计检验进行分析的指南

1980年代末,汉斯拉伊大学(Hansraj College)经济学荣誉毕业生的平均薪酬约为每年100万印度卢比。这一数字大大高于80年代初或90年代初毕业的人们。

他们平均水平如此之高的原因是什么呢?沙鲁克·汗是印度收入最高的名人之一,1988年毕业于汉萨拉吉学院,当时他在那里攻读经济学荣誉学位。

这一点,以及还有很多的例子都会告诉我们,平均并不是很好的可以指示出数据的中心在哪里。它可能会受到异常值的影响。在这种情况下,查看中位数是更好的选择。 它是一个很好的数据中心的指示器,因为一半数据位于中间值以下,另一半位于中间值上方。

到目前为止,一切都很好——我相信你已经看到人们早些时候提出了这一点。问题是没有人告诉你如何进行像假设检验这样的分析。

统计检验用于制定决策。为了使用中位数进行分析,我们需要使用非参数检验。非参数测试是分布独立的检验,而参数检验假设数据是正态分布的。说参数检验比非参数检验更加的臭名昭著是没有错的,但是前者没有考虑中位数,而后者则使用中位数来进行分析。

**注意:**本文假定你具有假设检验,参数检验,单尾检验和双尾检验的先决知识。

当总体参数的信息完全已知时使用参数检验,而当总体参数的信息没有或很少使用非参数检验,简单的说,参数检验假设数据是正态分布的。然而,非参数检验对数据没有任何分布。

但是参数是什么?参数不过是无法更改的总体特征。让我们看一个例子来更好地理解这一点。

看上面给出的公式,老师在计算总分时已经考虑了所有学生的分数。假设学生的分数是准确的,并且没有遗漏的分数,你是否可以更改学生的总分数?并不可以。因此,平均分被称为总体的一个参数,因为它不能被改变。

1.比赛的获胜者由决定,而名次是根据越过终点线来进行排名的。现在,第一个越过终点线的人排名第一,第二个越过终点线的人排名第二,依此类推。我们不知道获胜者是以多远的距离击败了另一个人,因此区别是未知的。

2.有20人接受了一个疗程的治疗,并且通过调查记录他们的症状。遵循治疗过程后,要求患者在5个类别中进行选择。调查看起来像这样:

现在,如果你仔细查看上述调查中的值可以发现,值是不可以扩展的,它是基于病人的经验来判断的。而且,评分是被分配的而不是被计算的。在这种情况下,参数检验无效。

3.检测极限是值通过给定的分析方法可以检测到的物质的最低数量,但是不一定要将其定量为精确值。例如,病毒载量就是你血液中的HIV含量。病毒载量可以超出检测极限,也可以更高的数量。

4.在上面的平均薪酬方案的例子中,沙鲁克的收入是一个离群值。什么是离群值?沙鲁克的收入与其他经济学专业毕业生的收入相距异常。因此,沙鲁克的收入在这里变得异常,因为它与数据中的其他值之间存在异常距离。

数据不遵循任何概率分布数据由顺序值或等级构成数据中有异常值数据具有检测极限这里要注意的一点是,如果存在一个针对问题的参数检验,则使用非参数检验将产生非常不准确的答案。

在上面的讨论中,你可能已经注意到,我提到了使用非参数测试可能有利或不利的几点,因此现在让我们共同来看一下这些点。

2.非参数检验的临界值表未包含在许多计算机软件包中,因此这些测试需要更多的手工计算。

现在你知道非参数检验对总体参数无所谓,因此它不对父级总体的均值、标准差等做出任何假设。这里的零假设是一般的,因为两个给定的总体是相等的。

假设:我的预测是Rahul会赢得比赛,另一个可能的结果是Rahul不会赢得比赛。这些都是我的假设。我的备择假设是Rahul将赢得比赛,因为我们将让备择假设等于我们想要证明的。零假设是相反的假设,通常零假设是没有差异的陈述。例如,

显著性水平:它是做出错误决定的可能性。在上述假设陈述中,零假设表示样本和总体均值之间没有差异。假设样本均值和总体均值之间没有差异时,拒绝零假设的风险为5%。这种拒绝零假设成立的风险或可能性称为显著性水平。

要了解什么是统计量,让我们看一个例子。一位老师计算了A部分学生的平均成绩,例如36分,她使用A部分学生的平均成绩来表示B,C和D部分学生的平均成绩。这里要注意的是,老师没有使用学生在所有部分中获得的总成绩,而是使用了A部分的平均成绩。在这里,平均成绩被称为统计信息,因为老师没有使用整个数据。

也称为曼惠特尼威尔科克森(Mann Whitney Wilcoxon)和威尔科克森和检验(Wilcoxon rank sum test),是独立样本t检验的一种替代方法。让我们通过一个例子来理解这一点。

一个制药组织创造了一种新的药物来治疗梦游,一个月后对5名患者进行了观察。另一组5人已经服用了旧药物一个月。然后,该组织要求个人记录上个月的梦游病例数。结果是:

理解这个问题了吗?我们来看看Mann Whitney U测试是如何工作的。我们很想知道服用不同药物的两组报告的梦游病例数是否相同。假设如下:

$$其中r1为第一组的秩和,r2为第二组的秩和,n1为第一组的大小,n2为第二组的大小。

秩是非参数检验的非常重要的组成部分,因此,学习如何为样本分配秩非常重要。让我们学习如何分配秩。

1.我们将两个样本合并,并按升序排列。我分别对旧药和新药使用OD和ND来代替。

但是请注意,数字1、4和8在组合样本中出现了多次。因此分配的秩是错误的。

联系基本上是一个样本中出现多次的数字。排序数据后,查看样本中数字1的位置。在这里,数字1出现在第一和第二位置。在这种情况下,我们取1和2的平均值(因为数字1出现在第一和第二位置),并将平均值分配给数字1,如下所示。我们对数字4和8遵循相同的步骤。这里的数字4出现在第5位和第6位上,它们的均值为5.5,因此我们将数字5.5分配给数字4。沿这些行计算数字8的等级。

当样本中存在联系时,我们分配,以确保每个大小为n的样本的秩和相同。因此,秩和将始终等于\frac{n(n+1)}{2}2n(n+1)2.下一步是计算组1和组2的秩和。

现在,我们使用临界值表来确定临界值(用p表示), 该值是从检验的显著性水平得出的一个点 ,用于拒绝或接受无效假设。在Mann Whitney U test中,检验标准为

U 临界值,因此,我们拒绝零假设,并得出结论,没有重要证据表明两组报告的梦游病例数目相同。

一位老师在课堂上教了一个新题,并决定在第二天进行突击测验。一共有6名学生接受了测试,满分为10分,第一次测试分数如下:

学生第一次测试第二次测试差异(第二次分数-第一次分数)188-4-166104

在上表中,在某些情况下,学生的得分比以前低,并且在某些情况下,学生4的进步相对较高。这可能是由于随机效应。我们将使用此测试分析差异是系统的还是偶然的。

下一步对差值的绝对值进行排序。请注意,只有在按升序排列数据后才能执行此操作。

在Wilcoxon sign-rank test中,我们需要符号,基本上是将与差异相关的符号分配给秩,如下所示。

假设可以是单侧的,也可以是双侧的,我使用单侧假设,使用5%的显著性水平。因此,α=0.05

在这里,如果W 1 与W 2 相似,那么我们接受零假设。否则,在中,如果差异反映出学生得分的提高,则我们拒绝原假设。

**在这里,W临界值= 2,因此我们接受零假设并得出结论,两个检验的分数之间没有显著差异。 **

在这里,W临界值= 2,因此我们接受零假设并得出结论,两个测试的标记之间没有显着差异。

该检验与Wilcoxon Sign-Rank Test相似,如果数据违反正态性假设,也可以用它代替配对t检验。我将使用在Wilcoxon Sign-Rank Test中使用的相同例子(假设它不遵循正态分布)来解释符号测试。

在Sign Test中,我们没有考虑大小,因此忽略了等级。假设与以前相同。

在这里,如果我们看到相同数量的正差和负差,则零假设成立。否则,如果我们看到更多的正号,则拒绝零假设。

在这里,+&–符号的较小数目= 2 临界值=6。因此,我们拒绝零假设,并得出结论,没有明显的证据表明中位数差为零。

当你处理两个以上的独立群体时,该测试是非常有用的,它可以比较k个群体的中位数。当数据违反了正态分布的假设并且样本量太小时,此测试可以替代单因素方差分析。注意:Kruskal-Wallis Test可用于连续和有序级别的因变量。

登革热患者分为3组,并给予三种不同类型的治疗。经过3天的疗程后,患者的血小板计数如下。

请注意,三种治疗的样本量不同,可以使用Kruskal-Wallis Test来解决。

H的值计算出来是6.0778,临界值为5.656。因此,我们拒绝零假设,并得出结论,没有重要证据表明这三个总体中位数相同。

注意:在Kruskal-Wallis Test中,如果有3个或更多独立的比较组,每组中有5个或更多观察值,则检验统计量H近似为k-1自由度的卡方分布。因此,在这种情况下,你可以在卡方分布表中找到检验的临界值作为临界值。

假如我去市场买了一条裙子,巧合的是,我的朋友从她附近的市场上买了同一条裙子,但她为此付出了更高的价钱。与我的朋友相比,我朋友家附近的市场更加昂贵。那么,地区会影响商品价格吗?如果确实如此,那么该地区与商品价格之间便存在联系。我们在这里使用斯皮尔曼等级相关性是因为它确定两个数据集之间是否存在相关性。

蔬菜的价格因地区而异。我们可以使用斯皮尔曼等级相关性来检查蔬菜价格和面积之间是否存在关系。这里的假设是:

在这里,趋势线表明蔬菜价格与面积之间呈正相关。但是,应使用斯皮尔曼等级相关性检查相关方向和强度。

斯皮尔曼等级相关性是皮尔逊相关系数的非参数替代,用Rs表示。Rs的取值范围(-1,1),其中

让我们通过一个例子来理解这些公式的应用。下表包括学生的数学和科学的的分数。

零假设表示标记之间没有关系,假设指出标记之间有关系。选择5%的显著性水平进行测试

现在计算和d,d是秩和n之间的差值,而n是样本大小=10。执行以下操作:

现在,使用该公式计算斯皮尔曼等级相关系数。因此,斯皮尔曼等级相关性为0.67,这表明在数学和科学测试中获得的学生排名之间呈正相关,这意味着你在数学中的排名越高,你在科学中的排名越高,反之亦然。

你也可以通过使用显著性水平和样本量确定临界值来检查此情况。拒绝或接受零假设的标准为:

当参数检验的假设被违反时,非参数检验将更强大,并且可以用于所有数据类型,例如标称,有序,区间以及数据具有离群值的情况。如果任何参数检验对问题是有效的,则使用非参数检验将给出非常不准确的结果。

Mann Whitney U Test用于检验两组独立组间的差异,分别为有序因变量和连续因变量

Wilcoxon sign rank test用于检验两个相关变量之间的差异,该差异考虑了差异的大小和方向,但是Sign检验忽略了大小,仅考虑了差异的方向。

Kruskal-Wallis Test通过使用中位数比较了两个以上独立组的结果。

Spearman Rank Correlation技术用于检查两个数据集之间是否存在关联,还可以说明关联的类型。

什么是斯皮尔曼相关系数

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SpearmanRank(斯皮尔曼等级)相关系数1、简介在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以CharlesSpearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值。斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量的变化趋势相同),两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。假设两个随机变量分别为X、Y(也可以看做两个集合),它们的元素个数均为N,两个随即变量取的第i(1=i=N)个值分别用Xi、Yi表示。对X、Y进行排序(同时为升序或降序),得到两个元素排行集合x、y,其中元素xi、yi分别为Xi在X中的排行以及Yi在Y中的排行。将集合x、y中的元素对应相减得到一个排行差分集合d,其中di=xi-yi,1=i=N。随机变量X、Y之间的斯皮尔曼等级相关系数可以由x、y或者d计算

得到,其计算方式如下所示:由排行差分集合d计算而得(公式一):由排行集合x、y计算而得(斯皮尔曼等级相关系数同时也被认为是经过排行的两个随即变量的皮尔逊相关系数,以下实际是计算x、y的皮尔逊相关系数)(公式二):以下是一个计算集合中元素排行的例子(仅适用于斯皮尔曼等级相关系数的计算)这里需要注意:当变量的两个值相同时,它们的排行是通过对它们位置进行平均而得到的。2、适用范围斯皮尔曼等级相关系数对数据条件的要求没有皮尔逊相

在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数,即斯皮尔曼相关系数。

它是衡量两个变量的7a686964616fe59b9ee7ad1依赖性的非参数 指标。经常用希腊字母ρ表示。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或1。

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。对于样本容量为n的样本,n个原始数据被转换成等级数据,相关系数ρ为

斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时,Y趋向于增加,斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时,Y趋向于减少,斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。

当X和Y越来越接近完全的单调相关时,斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。

斯皮尔曼相关系数经常被称作非参数的。这里有两层含义:

1.首先,当X和Y的关系是由任意单调函数描述的,则它们是完全皮尔逊相关的。与此相应的,皮尔逊相关系数只能给出由线性方程描述的X和Y的相关性。

2.其次,斯皮尔曼不需要先验知识(也就是说,知道其参数)便可以准确获取XandY的采样概率分布。

要知道什么是斯皮尔曼等级相关(Spearman Rank Correlation),先了解什么是斯皮尔曼等级相关。

斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”。斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。

斯皮尔曼等级相关系数是反映两组变量之间7a64e59b9ee7ad4联系的密切程度,它和相关系数r一样,取值在-1到+1之间,所不同的是它是建立在等级的基础上计算的。

等级相关系数亦称为“秩相关系数”,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等级相关和Kendall等级相关等。

3、按下式计算相关系数:Rs=1-[6*∑Di^2/(n*n^2-1)]其中:等级相关系数记为rs,di为两变量每一对样本的等级之差,n为样本容量。

等级相关系数与相关系数一样,取值-1到+1之间,rs为正表示正相关,rs为负表示负相关,rs等于零为零相关,区别是它是建立在等级的基础上计算的,较适用于反映序列变量的相关。等级相关系数和通常的相关系数一样,它与样本的容量有关,尤其是在样本容量比较小的情况下,其变异程度较大,等级相关系数的显著性检验与普通的相关系数的显著性检验相同。

维京人总经理:不会让外接手斯蒂冯-迪格斯离队

斯蒂冯-迪格斯(Stefon Diggs)仍然在明尼苏达维京人的2020赛季计划中扮演重要角色。

尽管最近出现了对于这位外接手未来的猜测和传闻,维京人总经理里克-斯皮尔曼(Rick Spielman)否认球队打算放弃他。

“他不仅是我们进攻组的主要成员,为我们球队赢得比赛扮演重要角色,而且他还在场下为球队贡献良多,”斯皮尔曼表示。

“无论是什么传闻或者你们在说什么,没有理由认为斯蒂冯-迪格斯不会为明尼苏达维京人效力。当你有我们所拥有的一些优秀进攻球员,有他还有(亚当-)席伦(Adam Thielen)搭档,有鲁迪(凯尔-鲁道夫)(Kyle Rudolph)和厄夫-史密斯(Irv Smith),有达尔文-库克(Dalvin Cook)和(亚历山大-)马蒂森(Alexander Mattison),我们为我们的四分卫打造了一套相当优秀的支持阵容。”

交易传闻要追溯到2019赛季的第一个月,当时在第五周负于芝加哥熊后他由于无故缺席训练和球队会议被罚款20万美元。当时,迪格斯说自己并未表达过交易请求,但是对于称其对于球队进攻组状态不满的传闻,他表示“所有传闻都会有真相”。最近,他在社交媒体上发布了一些神秘含义的推文并且删去了一些Instagram照片。这进一步引发猜测。

在被问及迪格斯是否表达了留队或者被交易的意愿时,斯皮尔曼表示还未和迪格斯的经纪人联系过。维京人将会在综合考察营期间和大部分经纪人见面。

2年前,迪格斯签下了一份5年续约合同,这将让他在维京人效力到2023赛季。

Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数

在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母(rho)表示其值。斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量的变化趋势相同),两个变量之间的

假设两个随机变量分别为X、Y(也可以看做两个集合),它们的元素个数均为N,两个随即变量取的第i(1=i=N)个值分别用Xi、Yi表示。对X、Y进行排序(同时为升序或降序),得到两个元素排行集合x、y,其中元素xi、yi分别为Xi在X中的排行以及Yi在Y中的排行。将集合x、y中的元素对应相减得到一个排行差分集合d,其中di=xi-yi,1=i=N。随机变量X、Y之间的斯皮尔曼等级相关系数可以由x、y或者d计算得到,其计算方式如下所示:

由排行集合x、y计算而得(斯皮尔曼等级相关系数同时也被认为是经过排行的两个随即变量的皮尔逊相关系数,以下实际是计算x、y的皮尔逊相关系数)(公式二):

以下是一个计算集合中元素排行的例子(仅适用于斯皮尔曼等级相关系数的计算)

这里需要注意:当变量的两个值相同时,它们的排行是通过对它们位置进行平均而得到的。

斯皮尔曼等级相关系数对数据条件的要求没有皮尔逊相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关系数来进行研究。

斯皮尔曼等级相关系数的Matlab实现(依据排行差分集合d计算,使用上面的公式一)

使用Matlab中已有的函数计算斯皮尔曼等级相关系数(使用上面的公式二)

注意:使用Matlab自带函数计算斯皮尔曼等级相关系数时,需要保证X、Y均为列向量;Matlab自带的函数是通过公式二计算序列的斯皮尔曼等级相关系数的。一般情况下,使用上面给出的源程序一是可以得到所要的结果的,但是当序列X或Y中出现具有相同值的元素时,源程序一给出的结果就会与Matlab中corr函数计算的结果不同,这是因为当序列X或Y中有相同的元素时,公式一和公式二计算的结果会有偏差。这里可以通过将源程序一中的以下三行

这样便可以使源程序一在计算包含相同元素值的变量(至少有一个变量的取值集合中存在相同的元素)间的斯皮尔曼等级相关系数时,得到与Matlab自带函数一样的结果。程序一经过修改过后同样可以用来计算一般变量(两个变量的取值集合中均不存在相同的元素)等级相关间的斯皮尔曼等级系数。

斯皮尔曼等级相关系数的Matlab实现(依据排行差分集合d计算,使用上面的公式一)

使用Matlab中已有的函数计算斯皮尔曼等级相关系数(使用上面的公式二)

注意:使用Matlab自带函数计算斯皮尔曼等级相关系数时,需要保证X、Y均为列向量;Matlab自带的函数是通过公式二计算序列的斯皮尔曼等级相关系数的。一般情况下,使用上面给出的源程序一是可以得到所要的结果的,但是当序列X或Y中出现具有相同值的元素时,源程序一给出的结果就会与Matlab中corr函数计算的结果不同,这是因为当序列X或Y中有相同的元素时,公式一和公式二计算的结果会有偏差。这里可以通过将源程序一中的以下三行

这样便可以使源程序一在计算包含相同元素值的变量(至少有一个变量的取值集合中存在相同的元素)间的斯皮尔曼等级相关系数时,得到与Matlab自带函数一样的结果。程序一经过修改过后同样可以用来计算一般变量(两个变量的取值集合中均不存在相同的元素)等级相关间的斯皮尔曼等级系数。

斯皮尔曼_百科

英国心理学家。1863年9月10日生于伦敦,1906年在德国莱比锡获博士学位。回国后,1911年任伦敦大学心理学、逻辑学传授。1924年被选为英国皇家学会院士。斯皮尔曼按照智力考试相关的研究提出出名的二要素论,认为智力可被阐发为g要素(“一般要素”)和s要素(特殊要素)。他否决联想理论,着有《智力的性质和认知的道理》、《人的能力》、《缔造的心》等。

查尔斯·爱德华·斯皮尔曼(Charles Edward Spearman)英国理论和尝试心理学家,1863年9月10日生于伦敦,1945年9月7日卒于伦敦。他大器晚成,1906年在德国莱比锡获博士学位,时年48岁。回国后,1911年任伦敦大学心理学、逻辑学传授。1923至1926期间年任英国心理学会主席,1924年被选为英国皇家学会院士。

作为尝试心理学的前驱,斯皮尔曼对心理统计的成长做了大量的研究,他对相关系数概念进行了延长,导出了品级相关的计较方式。他还创立要素阐发的方式,这是他学术上最伟大的成绩。他还将之与智力研究相连系,从而于1904年提出智力布局的“二要素说”,即‘G’要素(一般要素)和‘S’要素(特殊要素)。能够毫不夸张地说,斯皮尔曼的名字几乎成了‘G’要素或‘S要素’的代名词。他否决联想理论,《人的能力》、《缔造的心》等。

能力的布局问题是现代心理学中一个很是主要的研究课题,阐发能力布局的要素对于深切理解能力的素质,合理设想、进行能力丈量,科学地订定能力培育的准绳,都有主要的意义。能力的布局理论除了斯皮尔曼的二要素说外,还有以下几种理论:

美国心理考试权势巨子瑟斯顿(L.Thurstone)认为智力勾当都是依托相互无关的很多原始要素或原始能力形成的。他从56种分歧的考试中归纳综合出7种次要要素,别离是计较能力、言语理解能力、词的流利性、回忆能力、演绎推理能力、空间知觉能力和知觉速度。瑟斯顿为此设想了根基智力考试来丈量这7种要素。成果发觉这些能力之间具有必然相关,这申明它们并非相互独立。这现实上又支撑了斯皮尔曼的二要素理论。

美国心理学家吉尔福德(J.P.Guilford)在二十余年要素阐发研究的根本上于1967年创立了智力三维布局模子理论,认为智力布局应从操作、内容、产品三个维度去考虑。智力勾当就是人在思维里加工(即操作过程)客观对象(即内容),发生学问(即产品)的过程。智力的操作过程包罗认知、回忆、发散思维、聚合思维、评价5个要素;智力加工的内容包罗图形(具体事物的抽象)、符号(由字母、数字和其他记号构成的事物)、语义(词、句的意义及概念)、行为(社会能力),共4个要素;智力加工的产品包罗6个要素,即单位、类别、关系、系统、转换、包含。如许,智力便由4×6×5=120种根基能力形成。 1971年,他把内容维度中的图形改为视觉和听觉,使其增为5项,智力构成要素变为150种。1988年,他又将操作维度中回忆分为短时回忆和长时回忆,使其由5项变为6项,智力布局的构成要素便添加到5×6×6=180种。吉尔福德认为每种要素都是奇特的能力。例如学生对英语单词的控制,就是语义、回忆、单位的能力。又如,说出鱼、马、菊花、太阳、猴等事物哪些属于一类,回覆这类问题进行的操作是认知,内容是语义,产品是类别。

美国心理学家弗农(Vernon)提出智力条理布局理论。弗农把斯皮尔曼的一般能力要素作为最高条理,在这个条理之下包含了两大体素群,即言语和教育方面的能力要素、操作和机械方面的能力要素;第三层是小要素群;第四层是特殊要素。由此可见,弗农的智力条理布局理论只不外是斯皮尔曼的二要素理论的深化。

相关性分析用皮尔森还是斯皮尔曼?

我的问卷里设置了ABCD四个维度,每个维度下10道题,一共40道题。答案用了李克特5级量表,从“非常不同意”=1到“非常同意”=5这样进行赋值后为每个维度算了一个平均值,现在我有150个样本,想用相关性分析,分析维度两两之间的相关性,应该用皮尔森相关系数呢还是用斯皮尔曼?(SPSS计算了是正态分布的,但散点图基本上都看不出存在线性关系)

我觉得应该用斯皮尔曼更符合。斯皮尔曼相对于皮尔森,处理的是基于排名的值,而不是连续的原始值。在你的问题里,你的数值是排名,而不是具有含义的连续值,斯皮尔曼应该会更适合一些。

相关性的度量非常多,楼主问题属于两个定序变量的相关性。常用的是Gamma系数和somers dy(萨默斯 d)系数。Gamma系数属于对称性相关系数(两个变量可以认为互相影响),而somers dy属于非对称性(某个变量可以认为是原因x,另一个属于结果y)。斯皮尔曼属于对称性相关系数,这个相关系数用的比较少,因为相对于其他的系数它不够好。

在 SPSS中,选择“分析-描述统计-交叉表-统计-勾选 Gamma和萨默斯 d(S)”则可以输出这两个相关系数。SPSS 另外提供了somers dy 的对称版本,这个可以参考下,如果认为是对称的则一般使用Gamma系数。

皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关性

它是由卡尔皮尔逊弗朗西斯高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。

Kendall(肯德尔)系数的定义:n个同类的统计对象按特定属性排序,其他属性通常是乱序的。同序对(concordant pairs)和异序对(discordant pairs)之差与总对数(n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。

两个变量依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或1。

期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为:期望:数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和以下是数学期望的重要性质:

1.2.3.4.当X和Y相互独立时,标准差:又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用表示

斯皮尔曼等级相关

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斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推导而来,一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。

Spearman’s correlation coefficient for ranked data

),i=1,2,…,n,表示两个变量的等级,则此时的相关系数称为斯皮尔曼等级相关系数。常被应用于测验分数统计中。相关分析方法之一。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推导得出。它适用于只有两列变量,且属于等级变量性质的具有线性关系的数据资料。它的适用范围要宽于积差相关。

假设当前有5个人的视觉、听觉反应时(单位:毫秒),数据如下表。请问视觉、听觉反应时是否具有一致性?

解:此题被试5人,不知是否为正态分布,所以用斯皮尔曼等级相关解题。其中,x为听觉反应时间按大小排序,y为视觉反应时间按大小排序。d=x-y。

将n=5,∑d^2=6 带入公式 1-[6·∑(di)^2 / (n^3 – n)]

适用范围广泛,斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。

一组能用积差相关计算的数据,如果改用等级相关,精确度会低于积差相关。凡符合积差相关条件的,最好不要用等级相关计算。

若非等距的连续变量因为分布不明,可用等级相关/也可用Pearson相关,对于完全等级离散变量必用等级相关;

当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知或原始数据是用等级表示时,宜用Spearman 相关;

若不恰当用了等级相关,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。

王晓燕, 李美洲. 浅谈等级相关系数与斯皮尔曼等级相关系数[J]. 广东轻工职业技术学院学报, 2006, 5(4):26-27.