Python spearmanrの例

コード例 #1

ファイル: test_all.py プロジェクト: avatarzhang/python-statlib

    def test_spearmanr(self):
        "Testing spearmanr"

        data1 = [self.L, self.A]
        data2 = [self.M, self.B]
        results = (0.93233082706766912, 2.2066972068439387e-009)

        i = 0
        for d in data1:
            self.assertEqual(stats.spearmanr(d, data2[i])[i], results[i])
            i += 1

コード例 #2

ファイル: test_all.py プロジェクト: avatarzhang/python-statlib

 def test_spearmanr(self):
     "Testing spearmanr"
     
     data1 = [ self.L, self.A ]
     data2 = [ self.M, self.B ]
     results = (0.93233082706766912, 2.2066972068439387e-009)
     
     i = 0
     for d in data1:
        self.assertEqual( stats.spearmanr( d, data2[i] )[i], results[i] )
        i += 1

コード例 #3

b = N.array(m)

pb = [0] * 9 + [1] * 11
apb = N.array(pb)

print('paired:')
#stats.paired(l,m)
#stats.paired(a,b)

print()
print()
print('pearsonr:')
print(stats.pearsonr(l, m))
print(stats.pearsonr(a, b))
print('spearmanr:')
print(stats.spearmanr(l, m))
print(stats.spearmanr(a, b))
print('pointbiserialr:')
print(stats.pointbiserialr(pb, l))
print(stats.pointbiserialr(apb, a))
print('kendalltau:')
print(stats.kendalltau(l, m))
print(stats.kendalltau(a, b))
print('linregress:')
print(stats.linregress(l, m))
print(stats.linregress(a, b))

print('\nINFERENTIAL')
print('ttest_1samp:')
print(stats.ttest_1samp(l, 12))
print(stats.ttest_1samp(a, 12))

コード例 #4

ファイル: correlation.py プロジェクト: debbiespiegel/salstat-statistics-package-2

 def evaluate( self, *args, **params):
     return _stats.spearmanr(*args, **params)

コード例 #5

ファイル: test_allstats.py プロジェクト: avatarzhang/python-statlib

b = N.array(m)

pb = [0]*9 + [1]*11
apb = N.array(pb)

print 'paired:'
#stats.paired(l,m)
#stats.paired(a,b)

print
print
print 'pearsonr:'
print stats.pearsonr(l,m)
print stats.pearsonr(a,b)
print 'spearmanr:'
print stats.spearmanr(l,m)
print stats.spearmanr(a,b)
print 'pointbiserialr:'
print stats.pointbiserialr(pb,l)
print stats.pointbiserialr(apb,a)
print 'kendalltau:'
print stats.kendalltau(l,m)
print stats.kendalltau(a,b)
print 'linregress:'
print stats.linregress(l,m)
print stats.linregress(a,b)

print '\nINFERENTIAL'
print 'ttest_1samp:'
print stats.ttest_1samp(l,12)
print stats.ttest_1samp(a,12)

コード例 #6

ファイル: test_pairedstats.py プロジェクト: haavee/RDBE

stats.attest_rel(array(before), array(after), 1, 'Before', 'After')

print "\n\nPearson's r"

x = [0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4]
y = [8, 7, 7, 6, 5, 4, 4, 4, 2, 0]
print 'SHOULD BE -0.94535 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.190'
print stats.pearsonr(x, y)
print stats.apearsonr(array(x), array(y))

print "\n\nSpearman's r"

x = [4, 1, 9, 8, 3, 5, 6, 2, 7]
y = [3, 2, 8, 6, 5, 4, 7, 1, 9]
print '\nSHOULD BE +0.85 on the dot (N=9) ... Basic Stats 1st ed, p.193'
print stats.spearmanr(x, y)
print stats.aspearmanr(array(x), array(y))

print '\n\nPoint-Biserial r'

gender = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
score = [35, 38, 41, 40, 60, 65, 65, 68, 68, 64]
print '\nSHOULD BE +0.981257 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.197'
print stats.pointbiserialr(gender, score)
print stats.apointbiserialr(array(gender), array(score))

print '\n\nLinear Regression'

x = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4]
y = [2, 4, 4, 6, 2, 4, 7, 8, 6, 8, 7]
print '\nSHOULD BE 1.44, 1.47, 0.736, ???, 1.42 (N=11)... Basic Stats 1st ed, p.211-2'

コード例 #7

ファイル: test_pairedstats.py プロジェクト: avatarzhang/python-statlib

print "\n\nPearson's r"

x = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]
y = [8,7,7,6,5,4,4,4,2,0]
print 'SHOULD BE -0.94535 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.190'
print stats.pearsonr(x,y)
print stats.apearsonr(array(x),array(y))


print "\n\nSpearman's r"

x = [4,1,9,8,3,5,6,2,7]
y = [3,2,8,6,5,4,7,1,9]
print '\nSHOULD BE +0.85 on the dot (N=9) ... Basic Stats 1st ed, p.193'
print stats.spearmanr(x,y)
print stats.aspearmanr(array(x),array(y))


print '\n\nPoint-Biserial r'

gender = [1,1,1,1,2,2,2,2,2,2]
score  = [35, 38, 41, 40, 60, 65, 65, 68, 68, 64]
print '\nSHOULD BE +0.981257 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.197'
print stats.pointbiserialr(gender,score)
print stats.apointbiserialr(array(gender),array(score))


print '\n\nLinear Regression'

x = [1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4]

コード例 #8

ファイル: test_allstats.py プロジェクト: haavee/RDBE

b = N.array(m)

pb = [0] * 9 + [1] * 11
apb = N.array(pb)

print 'paired:'
#stats.paired(l,m)
#stats.paired(a,b)

print
print
print 'pearsonr:'
print stats.pearsonr(l, m)
print stats.pearsonr(a, b)
print 'spearmanr:'
print stats.spearmanr(l, m)
print stats.spearmanr(a, b)
print 'pointbiserialr:'
print stats.pointbiserialr(pb, l)
print stats.pointbiserialr(apb, a)
print 'kendalltau:'
print stats.kendalltau(l, m)
print stats.kendalltau(a, b)
print 'linregress:'
print stats.linregress(l, m)
print stats.linregress(a, b)

print '\nINFERENTIAL'
print 'ttest_1samp:'
print stats.ttest_1samp(l, 12)
print stats.ttest_1samp(a, 12)

コード例 #9

ファイル: test_pairedstats.py プロジェクト: vsobolmaven/python-statlib

print("\n\nPearson's r")

x = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]
y = [8,7,7,6,5,4,4,4,2,0]
print('SHOULD BE -0.94535 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.190')
print(stats.pearsonr(x,y))
print(stats.apearsonr(array(x),array(y)))


print("\n\nSpearman's r")

x = [4,1,9,8,3,5,6,2,7]
y = [3,2,8,6,5,4,7,1,9]
print('\nSHOULD BE +0.85 on the dot (N=9) ... Basic Stats 1st ed, p.193')
print(stats.spearmanr(x,y))
print(stats.aspearmanr(array(x),array(y)))


print('\n\nPoint-Biserial r')

gender = [1,1,1,1,2,2,2,2,2,2]
score  = [35, 38, 41, 40, 60, 65, 65, 68, 68, 64]
print('\nSHOULD BE +0.981257 (N=10) ... Basic Stats 1st ed, p.197')
print(stats.pointbiserialr(gender,score))
print(stats.apointbiserialr(array(gender),array(score)))


print('\n\nLinear Regression')

x = [1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4]