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Kendall系数一致性检验的结果显示，总体数据的显著性 值为0. 745，水平上不呈现显著性，不能拒绝原假设，因此数据不能呈现一致性，同时模型的kendall协调系数 值为0. 049，因此相关性的程度为极低的一致性。 表示二列成对变量的等级差数。 区别 pearson和spearman相关系数的范围可以从-1到+1。当pearson相关系数为+1时，意味着，当一个变量增加时，另一个变量增加一致量。这形成了一种递增的直线。在这种情况下，spearman相关系数也是+1。 Mann-kendall趋势检验： 这个非参数检验方法可以用于分析数据集在时间上是否显示出一定的趋势，无需假设数据遵循特定的分布。 举例：你正在研究一座山区过去10年内的年降雨量，以了解气候变化对该地区的影响。 2. 3 kendall ranking correlation (肯德尔ranking相关系数) 也通常称为“kendall 的 tau 系数”。 kendall 的 tau 系数和 spearman 的等级相关系数根据数据的等级评估统计关联。 kendall 秩相关（非参数）是替代 皮尔逊相关性（参数） 当您使用的数据未通过测试的一项或多项假设时。 · 常用相关系数有3个，分别是pearson相关系数、spearman相关系数和 kendall相关系数。他们各自有适用条件。 pearson相关系数：用于连续型数据且正态分布 spearman相关系数：用于连续型数据非正态分布时，或（定距）等级数据资料的相关 kendall相关系数：分布状态不明确，且非定距的等级资料 === 你的问题. 从上面的结果，我们可以看到两个rank test (spearman和kendall)是可以查到x, y的相关性，但是pearson相关性是小于0. 25。 一般我们认为相关性很小，但是从我们的code可以明显的看到两个variable的关联。 有代表性的工作参见alex kendall等人的cvpr2018文章 multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and semantics，文章的二作yarin gal是zoubin ghahramani的高徒，近几年结合bayesian思想和深度学习做了很多solid的工作。 肯达尔·詹娜（kendall jenner），1995年11月3日出生于洛杉矶，美国女模特、演员、主持人。 2007年，肯达尔·詹娜出演《与卡戴珊姐妹同行》，开始了她的真人秀生涯。2009年12月，她第一次为一个服饰品牌的系列代言。2010年，肯达尔·詹娜出现在《paper》杂志3月刊和青少年杂志《teen vogue》5月刊上；并. Mann-kendall检验的 原假设为序列是独立同分布的，备择假设为存在单调趋势。 当p-value小于预先设定的显著性水平（通常为0. 05）时，拒绝原假设，认为存在单调趋势。 Kendall w协调系数，也称作和谐系数，或一致性系数，它的使用场景是对多个评分者间一致性进行测量。 数据文件的组织格式要注意一下，每一个个案是一名评分者，每一个变量是倍裁判评价的对象或项目。 使用spss软件可以很方便的输出kendall w协调系数，它的范围从 0（完全不一致）到 1（完全一致.
