tiedrank

针对结值而调整的秩

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语法

[R,tieadj] = tiedrank(X)
[R,tieadj] = tiedrank(X,1)
[R,tieadj] = tiedrank(X,0,1)

说明

[R,tieadj] = tiedrank(X) 返回 X 中每个值的秩。该函数还返回在 signrank 和 ranksum 函数以及斯皮尔曼距离度量计算中使用的结值调整值（请参阅距离度量）。如果 X 中有任何值出现结值情况，tiedrank 返回其平均秩。

示例

[R,tieadj] = tiedrank(X,1) 返回 X 中每个值的秩，以及在肯德尔 tau 相关系数 的计算中使用的结值调整值。

示例

[R,tieadj] = tiedrank(X,0,1) 返回 X 中每个值的秩，以及在 Ansari-Bradley Test 中使用的 X 中的结值调整值。该函数计算两端的秩，因此最小值和最大值的秩为 1，次小值和次大值的秩为 2，依此类推。

示例

示例

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创建一个包含结值的向量，并计算每个元素的秩。

A = [-2 1 3 1 4];
tiedrank(A)
ans = 1×5

    1.0000    2.5000    4.0000    2.5000    5.0000

第一个元素的秩为 1，因为它具有最小值。第二个元素和第四个元素的秩为 2.5，因为其值为结值。第五个元素的秩为 5，因为它具有最大值。

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创建一个包含结值的向量，并返回用于计算斯皮尔曼距离度量的秩和结值调整值。

A = [-2 1 3 1 4];
[ranks,tieadj] = tiedrank(A)
ranks = 1×5

    1.0000    2.5000    4.0000    2.5000    5.0000


tieadj = 
3

返回用于计算肯德尔 tau 的秩和结值调整值。 

[ranks,tieadj] = tiedrank(A,1)
ranks = 1×5

    1.0000    2.5000    4.0000    2.5000    5.0000


tieadj = 3×1

     1
     0
    18

返回用于安萨里-布拉德利检验的秩和结值调整值。 

[ranks,tieadj] = tiedrank(A,0,1)
ranks = 1×5

    1.0000    2.5000    2.0000    2.5000    1.0000


tieadj = 
3
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创建一个包含结值的矩阵，并计算用于安萨里-布拉德利检验的每列的秩。

A = [4 1 4; 2 3 5; 2 1 7; 2 4 2; 1 6 4];
[R,tieadj] = tiedrank(A,0,1)
R = 5×3

    1.0000    1.5000    2.5000
    2.3333    3.0000    2.0000
    2.3333    1.5000    1.0000
    2.3333    2.0000    1.0000
    1.0000    1.0000    2.5000


tieadj = 1×3

    12     3     3

在 R 的第一列中，第一个元素和第五个元素的秩为 1，因为它们在 A 的对应列中分别具有最大值和最小值。第二个元素、第三个元素和第四个元素的秩为 2.3333，因为其值为结值。

输入参数

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输入数据，指定为数值向量、矩阵或多维数组。

  • 如果 X 是向量，则 tiedrank 对 X 的元素进行运算。

  • 如果 X 是矩阵，则 tiedrank 对 X 的每列进行运算。

  • 如果 X 是多维数组，则 tiedrank 沿 X 的第二个维度进行运算。

数据类型: single | double

输出参量

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秩，以与 X 具有相同维度的数值向量、矩阵或多维数组形式返回。如果 X 中有任何值出现结值情况，tiedrank 返回其平均秩。如果 tiedrank 的第三个输入参量是 true，则 tiedrank 返回在 Ansari-Bradley Test 中使用的秩。在这种情况下，该函数计算两端的秩，因此最小值和最大值的秩为 1，次小值和次大值的秩为 2，依此类推。

  • 如果 X 是向量，则 tiedrank 对 X 的元素进行运算。

  • 如果 X 是矩阵，则 tiedrank 对 X 的每列进行运算。

  • 如果 X 是多维数组，则 tiedrank 沿 X 的第二个维度进行运算。

结值调整值，以非负整数或非负整数矩阵形式返回。tieadj 的内容供 signrank 和 ranksum 函数使用，以及在斯皮尔曼距离度量计算中使用（请参阅距离度量）。tieadj 的第一个维度的长度为 1，更高维度的长度为 size(X,2)、size(X,3)，直到 size(X,k)，其中 k 是 X 的维数。如果 tiedrank 的第二个输入参量是 true，则 tieadj 的第一个维度的长度为 3，并在 肯德尔 tau 相关系数 的计算中使用。

  • 如果 X 是向量，则 tiedrank 对 X 的元素进行运算。

  • 如果 X 是矩阵，则 tiedrank 对 X 的每列进行运算。

  • 如果 X 是多维数组，则 tiedrank 沿 X 的第二个维度进行运算。

算法

tiedrank 将 X 中的 NaN 视为缺失值并忽略它们。R 中 NaN 的秩为 NaN。

扩展功能

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版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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