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基于MATLAB的斯皮尔曼秩相关分析系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了斯皮尔曼秩相关系数的完整计算流程，支持数据预处理、秩次转换、相关性分析和显著性检验。适用于不同长度序列的批量处理，并提供可视化结果，帮助用户快速评估序列间的单调相关性。
详 情 说 明
基于斯皮尔曼秩相关系数的序列相关性分析系统
项目介绍
本项目实现了斯皮尔曼秩相关系数的完整计算流程，专门用于分析两个序列之间的单调相关性强度。系统能够自动处理不同长度的数据序列，完成从数据预处理到结果可视化的全流程分析，为用户提供准确的相关性评估工具。功能特性
- 完整计算流程：实现数据预处理、秩次转换、相关系数计算和显著性检验的全套算法
- 多格式输入支持：支持等长数值向量、N×2矩阵和元胞数组三种输入方式
- 批量处理能力：可同时处理多组数据序列，提高分析效率
- 自动缺失值处理：能够智能处理包含NaN值的数据序列
- 全面输出结果：提供相关系数、p值、置信区间等统计指标
- 可视化分析：生成原始数据和秩次数据的散点图对比
- 智能等级分类：自动将相关性强度分为弱、中等、强三个等级
使用方法
基本调用格式
% 方式1：两个等长向量输入 x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2, 4, 6, 8, 10]; results = main(x, y);% 方式2：N×2矩阵输入 data = [1, 2; 2, 4; 3, 6; 4, 8; 5, 10]; results = main(data);
% 方式3：元胞数组批量处理 data_cell = {{[1,2,3], [2,4,6]}, {[4,5,6], [8,10,12]}}; results = main(data_cell);
输出结果说明
系统返回结构体包含以下字段：rho: 斯皮尔曼相关系数（-1到1之间）p_value: 显著性检验p值confidence_interval: 95%置信区间rank_data: 秩次转换后的数据correlation_strength: 相关性强度等级描述
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学工具箱（用于显著性检验计算）
- 至少2GB内存（处理大规模数据时建议4GB以上）
