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KP打算公式，全稱為Kendall rank correlation coefficient（肯德爾等級相幹係數），是統計學頂用于衡量兩個變數相幹性的方法。其核心頭腦在於比較兩個變數在雷同樣本湊會合的排名次序能否一致。 在具體介紹KP打算公式之前，我們先來總結一下它的重要利用處景。KP打算公式常用於以下多少種情況：1. 評價兩個評委對選手的評分能否一致；2. 比較兩種方法對同一組數據的排序成果能否類似；3. 分析兩個變數的趨向變更能否存在同步性等。 接上去，讓我們具體懂得一下KP打算公式的具體打算步調：
- 設定兩個變數X跟Y，它們分辨對應兩組數據；
- 對X跟Y的數據停止排序，獲得它們的排名；
- 打算排名一致的數量（Concordant pairs）跟排名不一致的數量（Discordant pairs）；
- 根據以下公式打算KP值： KP = (C - D) / (C + D + T) 其中，C為排名一致的數量，D為排名不一致的數量，T為排名雷同的數量；
- 根據KP值斷定兩個變數的相幹性：KP值範疇在-1到1之間，絕對值越瀕臨1，表示相幹性越強；絕對值瀕臨0，表示相幹性越弱。 經由過程以上介紹，我們可能發明，KP打算公式是一種簡單實用的衡量兩個變數相幹性的方法。在現實利用中，只有按照以上步調停止打算，即可得出兩個變數之間的相幹程度。最後，再次總結一下，KP打算公式在分析變數排序一致性、評價評委評分一致性等方面存在廣泛的利用價值。