肯德尔是谁(肯德尔tau

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肯德尔是谁(肯德尔tau-b)

h2 看法肯德尔：人与人排名的度量

肯德尔是统计学中常用的相关性度量，用于权衡两个排名的相似性。

h3 肯德尔tau-b

肯德尔tau-b是肯德尔相关性的一个版本，用于比拟排名有序的成对项目。

计算公式：

```

τb = (C - D) / (C + D)

```

其中，C 是成对项目排名分歧的数量，D 是排名不分歧的数量。

范围： -1（完全负相关）到 1（完全正相关）。负值表示排名反向相关，正值表示排名正相关。

h3 sg肯德尔

sg肯德尔是肯德尔相关性的另一个版本，用于比拟没有序数关系的排名。

计算公式：

```

τ_s = Σp_i p_j S(x_i, x_j) / Σp_i2

```

其中，p_i 和 p_j 是成对项目的排名，S(x_i, x_j) 是符号函数，表示假设 x_i 大于 x_j，则为 1；假设 x_i 等于 x_j，则为 0；假设 x_i 小于 x_j，则为 -1。

范围： -1 到 1。与 tau-b 相似，负值表示排名反向相关，正值表示排名正相关。

h2 肯德尔相关性的运用

肯德尔相关性普遍运用于各种范围，包括：

h3 等级评价

肯德尔相关性可用于评价评级者对项目的不同排名的分歧性。高相关性表示评级者关于项目重要性的排序比拟分歧。

h3 排序算法比拟

肯德尔相关性可用于比拟不同排序算法的有效性。高相关性标明算法在正确排序项目方面表现良好。

h3 预测模型评价

肯德尔相关性可用于评价预测模型预测排名的才干。高相关性表示模型可以准确预测项目的顺序。

h2 结论

肯德尔相关性是权衡两个排名相似性的一种弱小工具。它提供了对排名分歧性的直观度量，并且关于了解和评价各种运用顺序中的排序至关重要。

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