为什么我在 python 的 spearman 相关性中得到 nan

Question

我scipy用来计算相关性。我计算斯皮尔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)

尽管本主题中有一些 SO 问题，但它们并没有专门回答我的问题。

我的问题如下。

• 我想以某种方式为我的相关性获得一个值。从这个意义上说， 的等价值是nan多少？
• 我的另一个问题是；有没有办法避免这种情况并在python中获得实际值？

如果需要，我很乐意提供更多详细信息。

Answer 1

为什么spearmanr输出 a NaN？

有没有变化中sequence_1，以便它的标准偏差等于0，这将导致在零除法spearmanr()功能，从而返回NaN。

NaN在这种情况下的等价值是多少？

从数学上讲，当两个列表之一中的标准偏差等于 0（其中随机变量的所有实例采用完全相同的值）时，Spearman 相关系数是不确定的。我建议你研究这里的公式， 以更好地理解为什么这不简单！

有没有办法避免这种情况并在 Python 中获取实际值？

由于实际值是不确定的，你得到了正确的一个值NaN。但是，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 0。