python - 为什么我在 python 中的 Spearman 相关性中得到 nan

Question

我正在使用 scipy 来计算相关性。我计算斯 PIL 曼相关性的代码如下。

from scipy import stats
sequence_1 = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
sequence_2 = [0, 0.009783728115345005, 0, 0, 0.0019759230121848587, 0.0007535430349118562, 0.0002661781514710257, 0, 0, 0.0007835762419683435]
myspearman = stats.spearmanr(sequence_1,sequence_2)
print(myspearman)

我从代码中得到以下结果。

SpearmanrResult(correlation=nan, pvalue=nan)

尽管这个主题中有一些问题，但它们并没有明确回答我的问题。

我的问题如下。

• 我想以某种方式获得我的相关性的值。从这个意义上说，什么是 nan 的等值(value)吗？
• 我的另一个问题是；有没有办法避免这种情况并得到实际的python 中的值？

如果需要，我很乐意提供更多详细信息。

Answer 1

Why does spearmanr output a NaN ?

sequence_1 中没有变化，因此其标准差等于 0，这将导致 spearmanr() 函数中的零除，从而返回 NaN。

What is the equivalent value of NaN in that case?

从数学上来说，当两个列表之一的标准差等于零(其中随机变量的所有实例都取完全相同的值)时，斯 PIL 曼相关系数未定义。建议你研究一下公式here 更好地理解为什么这并不简单!

Is there a way to avoid this and get actual values in Python?

由于实际值未定义，因此您确实可以通过 NaN 获得正确值。然而，您可能希望依赖其他公式来解决此类问题，例如两个变量之间的协方差 - 在这种情况下，协方差将等于零。