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Kendall tau distance

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1166:
The Kendall tau distance between two rankings is the number of pairs that are in different order in the two rankings. For example, the Kendall tau distance between 0 3 1 6 2 5 4 and 1 0 3 6 4 2 5 is four because the pairs 0-1, 3-1, 2-4, 5-4 are in different order in the two rankings, but all other
817: 1298: 2108:
In order to calculate the Kendall tau distance between these two rankings, pair each person with every other person and count the number of times the values in list 1 are in the opposite order of the values in list 2.
1493:
elements respectively), then triangular inequality is not guaranteed. The triangular inequality fails sometimes also in cases where there are repetitions in the lists. So then we are not dealing with a metric anymore.
392: 1086: 952: 669: 1825: 2950: 2331: 596: 1728: 1644: 3043: 1391: 2807: 2744: 641: 27:
that counts the number of pairwise disagreements between two ranking lists. The larger the distance, the more dissimilar the two lists are. Kendall tau distance is also called
1911: 464: 428: 2996: 1151: 2840: 1445: 1418: 1121: 1014: 987: 880: 853: 538: 511: 99: 72: 2009: 1957: 1342: 2892: 2701: 1852: 1563: 1536: 1195: 2866: 1491: 1468: 661: 484: 1163:
Kendall tau distance in Rankings: A permutation (or ranking) is an array of N integers where each of the integers between 0 and N-1 appears exactly once.
104: 3652: — A website that calculates the Kendall tau distance between two interactive ranking lists and shows the pairwise disagreements between the lists. 3430: 3425: 1506: 1200: 3542: 3559: 1497:
Generalised versions of Kendall tau distance have been proposed to give weights to different items and different positions in the ranking.
3665: 3675: 2272:
Since there are four pairs whose values are in opposite order, the Kendall tau distance is 4. The normalized Kendall tau distance is
2811: 1020: 886: 3670: 3515:
Chan, Timothy M.; Pătraşcu, Mihai (2010). "Counting Inversions, Offline Orthogonal Range Counting, and Related Problems".
1735: 35:
algorithm would take to place one list in the same order as the other list. The Kendall tau distance was created by
2897: 2015:
For example comparing the rankings A>B>C>D and A>B>C>D the distance is 0 the correlation is 1.
2278: 545: 1649: 3435: 1571: 3004: 1347: 2749: 812:{\displaystyle K_{d}(\tau _{1},\tau _{2})=\sum _{\{i,j\}\in P,i<j}{\bar {K}}_{i,j}(\tau _{1},\tau _{2})} 3568: 3520: 2709: 3680: 601: 2105:
Here person A is tallest and third-heaviest, B is the second -tallest and fourth-heaviest and so on.
2018:
Comparing the rankings A>B>C>D and D>C>B>A the distance is 6 the correlation is -1
1857: 24: 3525: 2021:
Comparing the rankings A>B>C>D and B>D>A>C the distance is 3 the correlation is 0
3573: 433: 397: 3626: 3586: 2963: 1126: 3470: 2818: 1423: 1396: 1099: 992: 965: 858: 831: 516: 489: 77: 50: 3685: 3538: 1971: 1919: 1306: 2809:. Then, the problem of computing the Kendall tau distance reduces to computing the number of 3618: 3578: 3530: 2871: 1157: 2679: 1830: 1541: 1514: 1173: 36: 2845: 1473: 1450: 646: 469: 3659: 2336:
A value of 0.4 indicates that 40% of pairs differ in ordering between the two lists.
3590: 3517:
Proceedings of the Twenty-First Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms
3455: 32: 3649: 3534: 3609: 3582: 2957: 1293:{\displaystyle {\frac {K_{d}}{{\frac {1}{2}}n(n-1)}}={\frac {2K_{d}}{n(n-1)}}} 1965:
The distance between equals is 0, the correlation between equals is 1.
3644: 1538:) must not be confused with the Kendall tau rank correlation coefficient ( 3630: 3490: 3557:
Fagin, R.; Kumar, R.; Sivakumar, D. (2003). "Comparing top k lists".
2386:"""Compute the Kendall tau distance.""" 3622: 387:{\displaystyle K_{d}(\tau _{1},\tau _{2})=|\{(i,j):i<j,\vee \}|.} 2345: 2029:
Suppose one ranks a group of five people by height and by weight:
1156:
Kendall tau distance can also be defined as the total number of
2952:. There are several algorithms for calculating this number. 663:
is the list size) if one list is the reverse of the other.
3607:
Kendall, M. (1938). "A New Measure of Rank Correlation".
3491:"calculating the number of "inversions" in a permutation" 3645:
Online software: computes Kendall's tau rank correlation
31:
since it is equivalent to the number of swaps that the
1501:
Comparison to Kendall tau rank correlation coefficient
828:
is the set of unordered pairs of distinct elements in
604: 598:
will be equal to 0 if the two lists are identical and
3007: 2966: 2900: 2874: 2848: 2821: 2752: 2712: 2682: 2281: 1974: 1922: 1860: 1833: 1738: 1652: 1574: 1544: 1517: 1476: 1453: 1426: 1399: 1350: 1309: 1203: 1176: 1129: 1102: 1081:{\displaystyle {\bar {K}}_{i,j}(\tau _{1},\tau _{2})} 1023: 995: 968: 947:{\displaystyle {\bar {K}}_{i,j}(\tau _{1},\tau _{2})} 889: 861: 834: 672: 649: 548: 519: 492: 472: 436: 400: 107: 80: 53: 47:The Kendall tau ranking distance between two lists 3037: 2990: 2944: 2886: 2860: 2834: 2801: 2738: 2695: 2325: 2003: 1951: 1905: 1846: 1819: 1722: 1638: 1557: 1530: 1485: 1462: 1439: 1412: 1385: 1336: 1303:If Kendall tau distance function is performed as 1292: 1189: 1145: 1115: 1080: 1008: 981: 946: 874: 847: 811: 655: 635: 590: 532: 505: 478: 458: 422: 386: 93: 66: 3436:Kemeny–Young maximum-likelihood voting rule 2431:"Both lists have to be of equal length" 1959:. (The normalised distance is between 0 and 1) 1820:{\displaystyle K_{c}=1-2K_{n},K_{n}=(1-K_{c})/2} 2746:, it is possible to rename the items such that 2703:memory, which is inefficient for large arrays. 8: 3469:Ravi Kumar and Sergei Vassilvitskii (2010). 2945:{\displaystyle \tau _{2}(i)>\tau _{2}(j)} 732: 720: 666:Kendall tau distance may also be defined as 373: 155: 2326:{\displaystyle {\frac {4}{5(5-1)/2}}=0.4.} 2011:, the correlation between reversals is -1 591:{\displaystyle K_{d}(\tau _{1},\tau _{2})} 3572: 3524: 3025: 3017: 3006: 2965: 2927: 2905: 2899: 2873: 2847: 2826: 2820: 2757: 2751: 2730: 2717: 2711: 2687: 2681: 2306: 2282: 2280: 1993: 1973: 1941: 1921: 1874: 1868: 1859: 1838: 1832: 1809: 1800: 1778: 1765: 1743: 1737: 1723:{\displaystyle K_{d}=(1-K_{c})(n(n-1))/4} 1712: 1679: 1657: 1651: 1607: 1601: 1579: 1573: 1549: 1543: 1522: 1516: 1475: 1452: 1431: 1425: 1404: 1398: 1374: 1361: 1349: 1308: 1261: 1251: 1217: 1210: 1204: 1202: 1181: 1175: 1134: 1128: 1107: 1101: 1069: 1056: 1037: 1026: 1025: 1022: 1000: 994: 973: 967: 935: 922: 903: 892: 891: 888: 866: 860: 839: 833: 800: 787: 768: 757: 756: 719: 703: 690: 677: 671: 648: 605: 603: 579: 566: 553: 547: 524: 518: 497: 491: 471: 441: 435: 405: 399: 376: 355: 333: 311: 289: 261: 239: 217: 195: 150: 138: 125: 112: 106: 85: 79: 58: 52: 3602:. Charles Griffin & Company Limited. 3426:Kendall tau rank correlation coefficient 3001:A more advanced algorithm requires time 2344:A naive implementation in Python (using 2111: 2031: 1507:Kendall tau rank correlation coefficient 3447: 3431:Spearman's rank correlation coefficient 1639:{\displaystyle K_{c}=1-4K_{d}/(n(n-1))} 3472:Generalized Distances between Rankings 3038:{\displaystyle O(n{\sqrt {\log {n}}})} 1916:The distance is a value between 0 and 1386:{\displaystyle K(\tau _{1},\tau _{2})} 2802:{\displaystyle \tau _{1}=(1,2,3,...)} 1962:The correlation is between -1 and 1. 1300:and therefore lies in the interval . 7: 3560:SIAM Journal on Discrete Mathematics 1170:The normalized Kendall tau distance 2739:{\displaystyle \tau _{1},\tau _{2}} 3049:Here is a basic C implementation. 2340:Computing the Kendall tau distance 1968:The distance between reversals is 14: 2842:—the number of index pairs 636:{\textstyle {\frac {1}{2}}n(n-1)} 1511:The  Kendall tau distance ( 466:are the rankings of the element 2368:normalised_kendall_tau_distance 1906:{\displaystyle 2K_{d}/(n(n-1))} 1568:They are related by   3032: 3011: 2985: 2970: 2939: 2933: 2917: 2911: 2796: 2766: 2303: 2291: 1990: 1978: 1938: 1926: 1900: 1897: 1885: 1879: 1806: 1787: 1709: 1706: 1694: 1688: 1685: 1666: 1633: 1630: 1618: 1612: 1380: 1354: 1331: 1313: 1284: 1272: 1242: 1230: 1075: 1049: 1031: 941: 915: 897: 806: 780: 762: 709: 683: 630: 618: 585: 559: 453: 447: 417: 411: 377: 370: 367: 361: 345: 339: 323: 317: 301: 295: 282: 276: 273: 267: 251: 245: 229: 223: 207: 201: 188: 170: 158: 151: 144: 118: 1: 1167:pairs are in the same order. 1096:are in the opposite order in 2956:A simple algorithm based on 1565:)  used in statistics. 459:{\displaystyle \tau _{2}(i)} 423:{\displaystyle \tau _{1}(i)} 1854:is the normalised distance 3702: 3666:Covariance and correlation 3535:10.1137/1.9781611973075.15 2991:{\displaystyle O(n\log n)} 1504: 1146:{\displaystyle \tau _{2}.} 25:metric (distance function) 16:Metric to compare ordering 3676:Comparison of assessments 3583:10.1137/S0895480102412856 2835:{\displaystyle \tau _{2}} 1732:Or simpler by   1440:{\displaystyle \tau _{2}} 1413:{\displaystyle \tau _{1}} 1116:{\displaystyle \tau _{1}} 1009:{\displaystyle \tau _{2}} 982:{\displaystyle \tau _{1}} 962:are in the same order in 875:{\displaystyle \tau _{2}} 848:{\displaystyle \tau _{1}} 533:{\displaystyle \tau _{2}} 506:{\displaystyle \tau _{1}} 94:{\displaystyle \tau _{2}} 67:{\displaystyle \tau _{1}} 21:Kendall tau rank distance 3600:Rank Correlation Methods 3051: 2350: 2004:{\displaystyle n(n-1)/2} 1952:{\displaystyle n(n-1)/2} 1337:{\displaystyle K(L1,L2)} 2676:However, this requires 3456:"Sorting Applications" 3039: 2992: 2946: 2888: 2887:{\displaystyle i<j} 2862: 2836: 2803: 2740: 2697: 2327: 2099:C>D>A>B>E 2076:A>B>C>D>E 2005: 1953: 1907: 1848: 1821: 1724: 1640: 1559: 1532: 1487: 1464: 1441: 1414: 1387: 1338: 1294: 1191: 1147: 1117: 1082: 1010: 983: 948: 876: 849: 813: 657: 637: 592: 534: 507: 480: 460: 424: 388: 95: 68: 3040: 2993: 2947: 2889: 2863: 2837: 2804: 2741: 2698: 2696:{\displaystyle n^{2}} 2328: 2006: 1954: 1908: 1849: 1847:{\displaystyle K_{n}} 1822: 1725: 1641: 1560: 1558:{\displaystyle K_{c}} 1533: 1531:{\displaystyle K_{d}} 1488: 1465: 1442: 1415: 1388: 1339: 1295: 1192: 1190:{\displaystyle K_{n}} 1148: 1118: 1083: 1011: 984: 949: 877: 850: 814: 658: 638: 593: 535: 508: 481: 461: 425: 389: 96: 69: 3671:Statistical distance 3598:Kendall, M. (1948). 3005: 2964: 2898: 2872: 2846: 2819: 2750: 2710: 2680: 2279: 1972: 1920: 1858: 1831: 1736: 1650: 1572: 1542: 1515: 1474: 1451: 1447:are the rankings of 1424: 1397: 1348: 1307: 1201: 1174: 1127: 1100: 1021: 993: 966: 887: 859: 832: 670: 647: 602: 546: 517: 490: 470: 434: 398: 105: 78: 51: 29:bubble-sort distance 2861:{\displaystyle i,j} 2706:Given two rankings 3035: 2988: 2942: 2884: 2858: 2832: 2799: 2736: 2693: 2323: 2001: 1949: 1903: 1844: 1817: 1720: 1636: 1555: 1528: 1486:{\displaystyle L2} 1483: 1463:{\displaystyle L1} 1460: 1437: 1410: 1383: 1334: 1290: 1187: 1143: 1113: 1078: 1006: 979: 944: 872: 845: 809: 754: 653: 633: 588: 530: 503: 476: 456: 420: 384: 91: 64: 3544:978-0-89871-701-3 3057:<stdbool.h> 3030: 2315: 2270: 2269: 2103: 2102: 1288: 1246: 1225: 1034: 900: 765: 715: 656:{\displaystyle n} 613: 479:{\displaystyle i} 3693: 3634: 3603: 3594: 3576: 3549: 3548: 3528: 3512: 3506: 3505: 3503: 3501: 3486: 3480: 3479: 3477: 3466: 3460: 3459: 3452: 3415: 3412: 3409: 3406: 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Index

metric (distance function)
bubble sort
Maurice Kendall
discordant pairs
Kendall tau rank correlation coefficient
NumPy
inversions
merge sort
Kendall tau rank correlation coefficient
Spearman's rank correlation coefficient
Kemeny–Young maximum-likelihood voting rule
"Sorting Applications"
Generalized Distances between Rankings
"calculating the number of "inversions" in a permutation"
CiteSeerX
10.1.1.208.2715
doi
10.1137/1.9781611973075.15
ISBN
978-0-89871-701-3
SIAM Journal on Discrete Mathematics
CiteSeerX
10.1.1.86.3234
doi
10.1137/S0895480102412856
S2CID
6249357
Biometrika
doi
10.2307/2332226

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