Добро пожаловать в форум, Guest  >>   Войти | Регистрация | Поиск | Правила | В избранное | Подписаться
Все форумы / Вопрос-Ответ Новый топик    Ответить
Топик располагается на нескольких страницах: [1] 2 3   вперед  Ctrl      все
 нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
почему коеффициент корреляции 0 получился?

см.
http://alglib.sources.ru/translator/man/manual.cpp.html#sub_pearsoncorr2

    public static void Main(string[] args)
    {
        bool _TotalResult = true;
        bool _TestResult;
        int _spoil_scenario;
        double v;
        System.Console.WriteLine("C# interface tests. Please wait...");
        try
        {
                      double[] x = new double[]{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1};
                      double[] y = new double[]{10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10};
//                      double[] y = new double[]{-10,100,10,1000000,10,10,5.5,10,1,10,100};


                    v = alglib.pearsoncorr2(x, y);
                  //  _TestResult = _TestResult && doc_test_real(v, 0.9627, 0.001);
                  Console.WriteLine("pear: {0}", v);

/*
                    v = alglib.spearmancorr2(x, y);
                    _TestResult = _TestResult && doc_test_real(v, 1.000, 0.001);
                    _TestResult = _TestResult && (_spoil_scenario==-1);
                
  */      }

                catch(alglib.alglibexception)
                { 
                //_TestResult = _TestResult && (_spoil_scenario!=-1);
                
                  Console.WriteLine("exceptiom");
                 }
                catch
                { throw; }


  



            //
    }


если не лень, киданите пару массивов с хорошей корреляцией.



//
http://alglib.sources.ru/statistics/correlation.php
http://alglib.sources.ru/hypothesistesting/correlation.php
8 июн 18, 08:40    [21477916]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Dima T
Member

Откуда:
Сообщений: 12248
Судя по формуле получается 0/0, т.е. вообще неопределенность.
8 июн 18, 08:45    [21477925]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
бум
серия единиц и серия десяти -- линейно независима ?
8 июн 18, 08:51    [21477931]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
а там шото с нормальнім распределением

автор

double[] x = new double[]{1,2,3,4,3,2,1};
double[] y = new double[]{1,2,3,4,3,2,1};


из таких массивов корреляция 1 получилась.
8 июн 18, 08:53    [21477936]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Dima T
Member

Откуда:
Сообщений: 12248
tchingiz
бум
серия единиц и серия десяти -- линейно независима ?

По формуле так получается.

Затести две серии единиц
double[] x = new double[]{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1};
double[] y = new double[]{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1};

Подозреваю что будет 0
8 июн 18, 08:55    [21477941]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
Dima T,

да, я такой пробовал перед 1 и 10
8 июн 18, 09:21    [21478016]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Dima T
Member

Откуда:
Сообщений: 12248
По идее должно быть исключение, т.к. по факту имеем деление на ноль. Но авторы либы похоже считают по-другому.
8 июн 18, 09:33    [21478052]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
Dima T
По идее должно быть исключение, т.к. по факту имеем деление на ноль. Но авторы либы похоже считают по-другому.


            // Additonally we calculate SameX and SameY -
            // flag variables which are set to True when
            // all X[] (or Y[]) contain exactly same value.
            //
            // If at least one of them is True, we return zero
            // (othwerwise we risk to get nonzero correlation
            // because of roundoff).
            //
            xmean = 0;
            ymean = 0;
            samex = true;
            samey = true;
            x0 = x[0];
            y0 = y[0];
            v = (double)1/(double)n;
            for(i=0; i<=n-1; i++)
            {
                s = x[i];
                samex = samex & (double)(s)==(double)(x0);
                xmean = xmean+s*v;
                s = y[i];
                samey = samey & (double)(s)==(double)(y0);
                ymean = ymean+s*v;
            }
            if( samex | samey )
            {
                result = 0;
                return result;
            }
8 июн 18, 09:45    [21478082]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
вот посчитал отклонения высчитанных координат (точки Т) по линии север-юг, запад-восток
и угол камеры (в самолете) в момент сьемки
угол такой

К сообщению приложен файл. Размер - 7Kb
11 июн 18, 00:26    [21484146]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
посчитал две разных корреляции

nord deviation : focus angle (correlation Pearson Spearman):  -0,0109848608617216 -0,0205697915902692
east deviation : focus angle (correlation Pearson Spearman): 0,0620665554674526 -0,0510031039745509
11 июн 18, 00:28    [21484149]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
рядом с 0, а не с 1 следовательно корреляции - нет?
а картинки такие :

x отклонение по север юг
y отклонение по запад восток
z угол

К сообщению приложен файл. Размер - 12Kb
11 июн 18, 00:30    [21484151]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330


К сообщению приложен файл. Размер - 12Kb
11 июн 18, 00:30    [21484152]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330


К сообщению приложен файл. Размер - 9Kb
11 июн 18, 00:31    [21484153]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
новая рисовалка

К сообщению приложен файл. Размер - 19Kb
11 июн 18, 20:58    [21484981]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Garya
Member

Откуда: Москва
Сообщений: 28102
Блог
Нужно понимать цель всей затеи. Давай я поясню на пальцах, как и что понял именно про цель затеи.
Есть фото, полученное с БПЛА. И есть карта, полученная иным методом. Задача: "натянуть" фото на карту так, чтобы они максимально точно совпали, используя для этих целей контрольные точки, координаты которых известны как на карте, так и на фото.

Так вот, ежели я правильно понял задачу, обращаю внимание на глагол "натянуть". Он подразумевает некоторую степень эластичности фотографии. Представляем ее нанесенной на резиновую подложку, которую можно сжимать и растягивать таким образом, чтобы контрольные точки просто совместить друг с другом. Иными словами, отклонения для контрольных точек для целей совмещения изображения должны отсутствовать совсем.

Процесс "сжимания" и "растягивания" снимка я себе представляю так, что наиболее близкие к контрольным точкам пиксели должны тем сильнее смещаться, чем ближе они к контрольным точкам. Причем, смещаться они должны в ту сторону, в которую смещена была очередная контрольная точка для целей ее совмещения с контрольной точкой на карте. Как это проще всего сделать? Степень смещения каждой точки при "натягивании" должна, насколько я себе представляю, определяться по зависимости, подобной кривой Гаусса - "колокол". Вершина кривой совмещается с соответствующей контрольной точкой. Высота колокола определяется степенью смещения контрольной точки, которое потребовалось для целей совмещения. Крутизна склонов колокола определяет степень смещения соседних точек в том же направлении и определяется эмпирически. По сути это что-то вроде "степени эластичности" подложки фотографии.

Для решения задачи "натягивания" я бы реализовал цикл. Сначала я привязываю первую точку простым совмещением изображения - смещаются вообще все точки на одну и ту же величину. Затем вторую, которая может потребовать поворота всего изображения и его растягивания/сжимания - колокол должен быть пологим, чтобы охватить точки от первой до второй. Затем третью, которая уже дважды смещалась, нужно сместить так, чтобы она попала в "свое место". Для нее колокол должен быть круче - чтобы затронуть точки до ближайшей ранее привязанной точки. И так далее, пока не окажутся привязанными все точки. По мере работы цикла высота колокола уменьшается, а крутизна его склонов увеличивается. Примерно так. Можно воспользоваться аппроксимацией рядом Котельникова - у него как раз "колоколоподобные" связующие. А можно и не Котельникова - главное соблюсти принцип элластичности подложки. Представь - ты втыкаешь в резиновую подложку иглу и двигаешь ее так, чтобы игла своместилась с нужными координатами. На резиновой подложке - фотография. Она растягивается и сжимается тем сильнее, чем ближе изображение к игле.

И не нужно более ничего. В процессе "натягивания" все нелинейные искажения изображения автоматически будут скорректированы. А если все-таки нужно, тогда объясни, для чего. Вот, например, по этому снимку21382232 какие должны быть сделаны выводы? Я, например, сделал вывод, что фотография плохо совмещена с картой - потому что векторы всех ошибок направлены в одну и ту же сторону. Фотография просто "сдвинута" относительно карты. Итак, вывод сделан - дальше что? Дальше мы имеем намерение просто сдвинуть изображение в нужную сторону? И только для этого мы рисовали векторы ошибок разными цветами? Если изображение именно "натягивается", то никаких ошибок у контрольных точек не будет совсем.
14 июн 18, 09:31    [21490059]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Соколинский Борис
Member

Откуда: Москва
Сообщений: 7768
Для решения этой задачи есть семейство алгоритмов под общим названием morphing.
Наверняка что-то подойдет .
14 июн 18, 09:46    [21490084]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
сенкс.
Соколинский - согласен.


автор
автор
обращаю внимание на глагол "натянуть". Он подразумевает некоторую степень эластичности фотографии. Представляем ее нанесенной на резиновую подложку

Ок, я понимаю твой художественный стиль.
То что ты описываешь, называется словом гомеоморфизм -- взаимно однозначное и взаимнонепрерывное отображение из одного, гм топологического пространства в другое.
Наппример, из одной плоскости (декартового произведения двух вещественных прямых в другое)
14 июн 18, 18:23    [21491826]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
автор
Есть фото, полученное с БПЛА. И есть карта, полученная иным методом. Задача: "натянуть" фото на карту так, чтобы они максимально точно совпали, используя для этих целей контрольные точки,


Нет, не используя контрольные точки.
Есть положение камеры БПЛА в пространсве в момент совершения снимка (широта, долгота, высота, курс, тангаж и крен). Из фокуса камеры через каждый пиксель матрицы мы проводим луч, пока он не дотронется до (в текущей версии) плоской поверхности Земли (топографический план, без учеты кривизны). Это высчитанные координаты каждого пикселя.
Раз они есть, мы каждую точку с высчитанной координаты можем нарисовать на пикселях карты. В итоге получаем фотку на карте.

Раз я имею координаты всех точек на кадре, я беру координаты в пикселях некоторых (хорошо заметных точек), нахожу на карте их реальные координаты, высчитываю мои теоретический и нахожу разницу. Потом разницу пытаюсь изучить, с чем связаны ошибки.
14 июн 18, 18:30    [21491847]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
Garya
Нужно понимать цель всей затеи. . А если все-таки нужно, тогда объясни, для чего. Вот, например, по этому снимку21382232 какие должны быть сделаны выводы?

Выводы такие одна и таже точка имеет несколько вычисленных координат
из первого снимка на котором она есть,
из второго снимка,

из энтого.
Для того, чтобы составить план местности из многих фоток, мне нужен алгоритм,
какие из нескольких версий координат лучше выбрать.





Garya
Я, например, сделал вывод, что фотография плохо совмещена с картой - потому что векторы всех ошибок направлены в одну и ту же сторону. Фотография просто "сдвинута" относительно карты. Итак, вывод сделан - дальше что? Дальше мы имеем намерение просто сдвинуть изображение в нужную сторону?

нет я пока не буду двигать. там лежит несколько снимков которые не совмещаются,
надо выбрать лучший, или выбрать лучшую часть из одного и другую лучшую часть из другого.
На снимках без моих точек набранных при помощи глаза оператора у меня нет знаний куда оно сдвинулось.
Потом, когда нибудь, я буду искать на фотках, скажем, знаки государственной геодезической сети (с известными координатами) и выполнять резиновые натягивания ориентируясь на них..


Garya
И только для этого мы рисовали векторы ошибок разными цветами? Если изображение именно "натягивается", то никаких ошибок у контрольных точек не будет совсем.
14 июн 18, 18:45    [21491889]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
Garya
Member

Откуда: Москва
Сообщений: 28102
Блог
tchingiz
Потом разницу пытаюсь изучить, с чем связаны ошибки.
Это уже как-то более внятно и понятно.
Что и как сделал бы я на твоем месте...
1. Мозговой штурм. Результат - по возможности наиболее полный список возможных причин отклонений.
2. Обработка полученного списка. Результат: относительно небольшое число ключевых факторов (3-6), остальные отбраковываются по причинам: а) влияние фактора, скорее всего, несущественно; б) фактор не поддается анализу; в) факторы не должны быть явно взаимо-зависимы.
3. Планирование эксперимента. Результат: составление матриц замеров, охватывающих значительные ИЗМЕРИМЫЕ вариации всех комбинаций факторов, отобранных на предыдущем этапе. Проведение дополнительных мероприятий по снятию недостающих замеров.
4. Статистическая обработка (многофакторный анализ) полученных матриц. Результат: определение функций чувствительности к факторам.
5. Проверка полученных результатов на обширном статистическом материале.

Применительно к данной задаче.

1. Что может влиять на отклонения точек на снимке от точек на карте?
- Освещенность
- Перепад высот между точкой на фото и под БПЛА
- Высота полета
- Тангаж
- Крен
- Ошибки самой опорной карты
- Температура в кабине БПЛА
- Влажность воздуха в кабине БПЛА
- Температура за бортом
- Влажность воздуха за бортом
- Угол объектива
- Фокусное расстояние объектива
- Вибрация
- Перегрузки
... если постараться, можно набросать несколько десятков причин

2. Отбрасываем:
- Ошибки опорной карты - потому что не имеем возможности их измерить и оценить
- Из "вибрации" и "перегрузки" выбираем что-то одно, потому что они, скорее всего, влияют подобным образом, оставляем то, что легче измерить
- Влажность, температура - скорее всего, влияют мало
... и т.д. Фиксируем, что отбросили и почему
В конечном итоге получаем, например, список оставшихся параметров:
- Высота полета
- Тангаж
- Крен
- Перепад высот
- Угол объектива
Соответственно, проводим снимки одной и той же местности с разной высоты при разном тангаже, разном крене, используя разные объективы. Также снимаем местности с малыми и большими перепадами высот.
Снимки стараемся получить таким образом, чтобы факторы на них варьировались одновременно максимальное количество. Из полученных снимков отбираем те, на которых имеется 4-5 разные высоты с хорошим шагом, 4-5 разных тангажа тоже с хорошим шагом, 4-5 крена, 4-5 разных перепада высот, общее число снимков - 20-50, на них, по возможности, комбинируется вариативность разных факторов одновременно. По каждому из факторов должны быть зафиксированы значения факторов для каждого снимка.

4. Производим привязку снимков (метод наименьших квадратов) и вычисляем ошибки по контрольным точкам. Можно производить КВО для каждой точки с привязкой к параметрам, а можно среднее отклонение по совокупности контрольных точек для одного снимка. Если для каждой точки, тогда обработка будет точнее, но и некоторые факторы могут потребовать поправок для точки на снимке.
Далее вычисляем функции чувствительности. Коэффициент линейной корреляции Пирсона - самый "тупой" метод определения чувствительности к фактору исходя из предположения, что каждый фактор влияет линейно. При желании можно применить более совершенные методы, учитывая, что некоторые из них, наиболее всего, имеют ярко выраженную нелинейность.

5. Полученные формулы влияния факторов встраиваются в формулы автоматической корректировки получаемых впоследствии снимков для их автоматической привязки к местности. Производится проверка полученных результатов на более обширном статистическом материале.
___
Функции чувствительности к факторам в дальнейшем можно использовать для очень многих разных целей.
Например, можно определить степень неточности снимков, которые БПЛА вынужденно снимает не под собой, а вдалеке от себя - просто подставляется удаление в функцию чувствительности от фактора "удаление" и получаем ожидаемую ошибку.
Можно выработать рекомендации по режимам съемки, в которых искажения от ряда факторов будут минимальными - для этих целей определяются участки факторов, на которых чувствительность целевой функции к ним минимальна. Однако, если такая цель считается важной, тогда желательно сразу перейти от линейных методов к нелинейным - они дадут существенно более ценный результат.
14 июн 18, 22:59    [21492373]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
Garya
tchingiz
Потом разницу пытаюсь изучить, с чем связаны ошибки.
Это уже как-то более внятно и понятно.
Что и как сделал бы я на твоем месте...
1. Мозговой штурм. Результат - по возможности наиболее полный список возможных причин отклонений.

ок ))




Garya
Применительно к данной задаче.

1. Что может влиять на отклонения точек на снимке от точек на карте?

+





Garya
- Освещенность
- Перепад высот между точкой на фото и под БПЛА
- Высота полета
- Тангаж
- Крен
- Ошибки самой опорной карты
- Температура в кабине БПЛА
- Влажность воздуха в кабине БПЛА
- Температура за бортом
- Влажность воздуха за бортом
- Угол объектива
- Фокусное расстояние объектива
- Вибрация
- Перегрузки
... если постараться, можно набросать несколько десятков причин


кривизна Земли и рельеф, который я пока игнорирую;
крен, тангаж и высота - которые я не игнорирую


Garya
2. Отбрасываем:
- Ошибки опорной карты - потому что не имеем возможности их измерить и оценить

не отбрасываем, а имеем возможность их оценить.
По снипам на план десятитысчного масштаба полагается максимальная ошибка в 7 метров.
На карту ск42 в проекции ГаусаКрюгера (например, карты генштаба СССР в озиэксплорере)- допускается ошибка в, скажем, полмиллиметра для тычка иголкой циркуля или карандашем.


Garya
Соответственно, проводим снимки одной и той же местности с разной высоты при разном тангаже, разном крене, используя разные объективы. Также снимаем местности с малыми и большими перепадами высот.

наше, гм, творение за полгода пролетеле три раза по 30 секунд над стадионом.
Для полетов требуется договориться с полдюжиной занятых людей.
Есть один толковый трек с проф.обьективом (6000x8000 пикселей) трехлетней давности,
на нем и считаю.

Garya
4. Производим привязку снимков (метод наименьших квадратов)

я (мы) сам спроецировал снимок на плоскость и его и изучаю.

Garya
и вычисляем ошибки по контрольным точкам.

ок. есть двести точек которые набраны на фотках и плане десятитысячного масштаба-
думаю 2 человека месяца потрачено.



Garya
Далее вычисляем функции чувствительности. Коэффициент линейной корреляции Пирсона - самый "тупой" метод определения чувствительности к фактору исходя из предположения, что каждый фактор влияет линейно.


применим про нормальном распределении.
вычислил этой либой.
http://alglib.sources.ru/translator/man/manual.cpp.html#sub_pearsoncorr2

Взял коэф. корреляции Спермана, который применяется всегда
и вычислил тоже.
18 июн 18, 19:15    [21500972]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
далее будем называть отрезок
F'T - это расстояние от фокуса до точки,
угол F это угол между фокусом и точкой

К сообщению приложен файл. Размер - 7Kb
18 июн 18, 19:22    [21500987]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
тут отрезок CT - это расстояние от центра кадра до точки,
угол F угол между центром кадра и точкой.

К сообщению приложен файл. Размер - 6Kb
18 июн 18, 19:23    [21500991]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
deviation - это я посчитал расстояния от реальной координаты до высчитанной
корень квадратный из (отклонениеНаСевер в квадрате + отклонениеНаВосток в квадрате)



deviation : focus ro (correlation Spearman): 0,646748436720971
deviation : center ro (correlation Spearman): 0,634608903667385
deviation dir : focus ro (correlation Spearman): 0,0148919186938688
deviation direction : yaw (correlation Spearman): 0,0761653403698396
nord deviation : focus ro (correlation Spearman): -0,0240544987480418
east deviation : focus ro (correlation Spearman): -0,0507252131716317
nord deviation : focus angle (correlation Spearman): -0,0205697915902692
east deviation : focus angle (correlation Spearman): -0,0510031039745509
nord deviation : center ro (correlation Spearman): -0,0378181486909205
east deviation : center ro (correlation Spearman): -0,0861676387380725
nord deviation : center angle (correlation Spearman):-0,0390038614677399
east deviation : center angle (correlation Spearman):-0,0883221329256158
nord deviation : elevation (correlation Spearman): -0,108225657847027
east deviation : elevation (correlation Spearman): -0,102375712564635
east deviation : elevation (correlation Spearman): -0,102375712564635



deviation : focus ro (correlation Pearson): 0,226565186082771
deviation : center ro (correlation Pearson): 0,229545836288302
deviation dir : focus ro (correlation Pearson): 0,00716876852640008
deviation direction : yaw (correlation Pearson): 0,158564901954601
nord deviation : focus ro (correlation Pearson): -0,0254381332815594
east deviation : focus ro (correlation Pearson): 0,0687259939906075
nord deviation : focus angle (correlation Pearson): -0,0109848608617216
east deviation : focus angle (correlation Pearson): 0,0620665554674526
nord deviation : center ro (correlation Pearson): -0,0139070622596228
east deviation : center ro (correlation Pearson): 0,0281287658287349
nord deviation : center angle (correlation Pearson):-0,00036458570782604
east deviation : center angle (correlation Pearson): 0,0159639830833256
nord deviation : elevation (correlation Pearson): -0,0855971657520223
east deviation : elevation (correlation Pearson): -0,00608207955083582
east deviation : elevation (correlation Pearson): -0,00608207955083582
18 июн 18, 19:35    [21501011]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
 Re: нужно корреляцию много раз считать,  [new]
tchingiz
Member

Откуда:
Сообщений: 29330
теперь я не вьезжаю в



/*************************************************************************
Spearman's rank correlation coefficient significance test

This test checks hypotheses about whether X and Y are samples of two
continuous distributions having zero correlation or whether their
correlation is non-zero.

The following tests are performed:
* two-tailed test (null hypothesis - X and Y have zero correlation)
* left-tailed test (null hypothesis - the correlation coefficient is
greater than or equal to 0)
* right-tailed test (null hypothesis - the correlation coefficient is
less than or equal to 0).

Requirements:
* the number of elements in each sample is not less than 5.

The test is non-parametric and doesn't require distributions X and Y to be
normal.

Input parameters:
R - Spearman's rank correlation coefficient for X and Y
N - number of elements in samples, N>=5.

Output parameters:
BothTails - p-value for two-tailed test.
If BothTails is less than the given significance level
the null hypothesis is rejected.
LeftTail - p-value for left-tailed test.
If LeftTail is less than the given significance level,
the null hypothesis is rejected.
RightTail - p-value for right-tailed test.
If RightTail is less than the given significance level
the null hypothesis is rejected.

-- ALGLIB --
Copyright 09.04.2007 by Bochkanov Sergey
*************************************************************************/

я посчитал коэффицинет ранговой корреляции Спирмана (забыл на работе, лень повторять
завтра запощу) там получились единицы и нули.
Какой смысл в значимости Коэффициента ранговой корреляции Спирмена? )))
18 июн 18, 19:47    [21501024]     Ответить | Цитировать Сообщить модератору
Топик располагается на нескольких страницах: [1] 2 3   вперед  Ctrl      все
Все форумы / Вопрос-Ответ Ответить