SciPy 中的 spearmanr 使用了什么显着性检验？
What significance test is used for spearmanr in SciPy?
在 scipy.stats.spearmanr 中使用什么类型的显着性检验来产生它吐出的 p 值？该文档只是说它是一个两侧的 p 值，但相对于什么分布？是 t 分布吗？
根据 documentation,
the p-value roughly indicates the probability of an uncorrelated system producing datasets that have a Spearman correlation at least as extreme as the one computed from these datasets. The p-values are not entirely reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.
当您查看 source code 时，您可以看到他们计算了一个 t 值：
% rs is rho
t = rs * np.sqrt((n-2) / ((rs+1.0)*(1.0-rs)))
然后计算 p 值，假定具有两个自由度的 t 分布：
prob = distributions.t.sf(np.abs(t),n-2)*2
这也在 Wikipedia 上作为计算统计显着性的一个选项进行了解释。
在 scipy.stats.spearmanr 中使用什么类型的显着性检验来产生它吐出的 p 值？该文档只是说它是一个两侧的 p 值，但相对于什么分布？是 t 分布吗？
根据 documentation,
the p-value roughly indicates the probability of an uncorrelated system producing datasets that have a Spearman correlation at least as extreme as the one computed from these datasets. The p-values are not entirely reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.
当您查看 source code 时，您可以看到他们计算了一个 t 值：
% rs is rho
t = rs * np.sqrt((n-2) / ((rs+1.0)*(1.0-rs)))
然后计算 p 值，假定具有两个自由度的 t 分布：
prob = distributions.t.sf(np.abs(t),n-2)*2
这也在 Wikipedia 上作为计算统计显着性的一个选项进行了解释。