tiedrank

排名调整为平局

语法

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

[R, TIEADJ] = tiedrank (X)计算向量中值的秩X。如果有任何X值绑定,tiedrank计算他们的平均排名。返回值TIEADJ在非参数测试中是否需要对拉杆进行调整signrank和ranksum，并计算Spearman秩相关。

[R, TIEADJ] = tiedrank (X, 1)计算向量中值的秩X。TIEADJ是一个矢量，在肯德尔tau的计算中需要对领带进行三次调整。tiedrank (X, 0)和tiedrank (X)。

(R, TIEADJ) = tiedrank (X, 0,1)计算每一端的秩，使最小的和最大的值得到第1位，其次最小的和最大的值得到第2位，以此类推。这些等级被用在安萨里-布拉德利测试中。

从最小到最大，这两个20值是第2和第3，所以它们都得到2.5级(2和3的平均值):

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

tiedrank对待南年代X并忽略它们。的秩南s的值R是南。

该功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)。

之前介绍过的R2006a

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