我正在尝试按照Wikipedia 公式计算两个尾检验的 p 值，该公式表明：

计算 Z，并在 -|Z| 处找到标准正态分布的累积概率。对于 2 尾检验，将该数字乘以 2 以获得 p 值

我正在使用这个计算 Tau 值的 Rust 库，然后你可以从这个源代码中获得意义。

问题是这个计算器（使用默认值）给出了一个2 面 p-value = 0.0389842391014099。这与我得到的 p 值相差甚远。我正在遵循的步骤是：

1. 计算 Tau
2. 计算统计显着性： Z 与significance = kendall::significance(tau, x.len())
3. 使用此 GSL 库的函数从 sigma = 1 的高斯分布中获取 CDF ：cdf = gaussian_P(-significance.abs(), 1.0)
4. 将该值乘以 2

我得到了一个非常不同的价值：0.011946505026920469. 我不明白我错过了什么。也许这是对高斯分布的误解，它是 sigma param。任何形式的帮助将非常感激