复习时间（小时） 原始数据 3 4 1 2 5 8 10 9 11 13 合 计
排队等级 xi 3 4 1 2 5 6 8 7 9 10 55 考试成绩（分） 原始数据 86 87 4 85 93 91 95 94 95 96 826 排队等级 diyi 3 4 1 2 6 5 8.5 7 8.5 10 55 0 0 0 0 1 1 0.25 0 0.25 0 2.5 ??xi?2?yi Spearman等级相关系数
rs?1?6nn??2di2?1
?rs?1?
6?dnn2i?2?1??1?6?2.51010?2?1??0.9848
t?0.9848?10?21?0.98482?16.04
[r,p]=corr(x,y,'type','spearman') r = 0.9848 p =
2.2888e-007
t=r*sqrt(8)/sqrt(1-r^2) t = 16.0404
p=2*(1-tcdf(t,8)) 得： p=2.2888e-007
Kendall等级相关系数（适合于打结的情况） [r,p]=corr(x,y,'type','Kendall') r = 0.9439 p =
2.3149e-004
其中r的计算，请参见SPSS for Windows 统计分析（第2版） 主编 卢纹岱 p208页。相应的p值不知道怎么算出的。
单侧、双侧检验所对应的p值 右侧检验的p值：
[r,p]=corr(x,y,'type','spearman','tail','gt') r = 0.9848 p =
1.1444e-007
t=r*sqrt(8)/sqrt(1-r^2) t = 16.0404 p=1-tcdf(t,8)得： p= 1.1444e-007
p*2 得：2.2888e-007，它等于上面双侧检验对应的p值。
左侧检验的p值：
[r,p]=corr(x,y,'type','spearman','tail','lt') r = 0.9848
p = 1.0000 p值的计算：
t=r*sqrt(8)/sqrt(1-r^2) t = 16.0404 p=tcdf(t,8)得： p= 1.0000
‘rows’的用法与corrcoef的‘rows’用法相同，这里不再论述。 §8.1
x=1:9; y=[1.5 2 17 3 4 5 17.5 6 18 ] 矩相关系数：
corr(x',y','type','pearson') ans =
0.5209 或corr(x',y') ans =
0.5209 秩相关系数：
corr(x',y','type','spearman') ans =
0.8000 Kendall相关系数
corr(x',y','type','kendall') ans =
0.7222
习题 八 1．
200150100405060708090100
x=[45 52 54 63 62 68 75 76 92 88]';y=[100 110 120 130 140 150 160 170 180 190]'; corr(x,y,'type','spearman') ans =
0.9758
当两者变量独立时，在显著性水平面0.01下，n=10,临界值为0.745, 0.9758大于0.745，正相关。