tiedrank

排名调整为平局

语法

[R,TIEADJ] = tiedrinking (X) [R,TIEADJ] = tiedrinking (X,1) [R,TIEADJ] = tiedrinking (X,0,1)

[R,TIEADJ] = tiedrinking (X)计算向量中值的秩X．如果有任何X价值观是捆绑的，tiedrank计算他们的平均排名。返回值TIEADJ非参数检验是否需要调整关系signrank而且ranksum，用于斯皮尔曼秩相关的计算。

[R,TIEADJ] = tiedrinking (X,1)计算向量中值的秩X．TIEADJ是计算Kendall's tau所需的三次调整的向量。tiedrank (X, 0)和tiedrank (X)．

[R,TIEADJ] = tiedrinking (X,0,1)从每一端计算排名，使最小和最大的值获得排名1，下一个最小和最大的值获得排名2，等等。这些等级用于安萨里-布拉德利测试。

从最小到最大，这两个20值分别是第2和第3，所以它们的排名都是2.5(2和3的平均值):

tiedrinking ([10 20 30 40 20]) ans = 1.0000 2.5000 4.0000 5.0000 2.5000

tiedrank对待南年代X作为缺失值并忽略它们。的级别南S在输出参数中R是南．

这个函数完全支持基于线程的环境。金宝app有关更多信息，请参见在线程环境中运行MATLAB函数．

本功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息，请参见在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)．

R2006a之前介绍