MASS::cov.rob（链接到手册页）有两种稳健协方差的方法，您可以将它们标准化为与cov2cor. @whuber 是对的，“最好”的方法将取决于你想用它做什么，虽然..

我在 R 中实现了这些相关性措施，使用robustbase包非常容易：

http://www.stat.tugraz.at/AJS/ausg111+2/111+2Shevlyakov.pdf

文章末尾提供了污染样本案例的性能评估（n=20 和 n=1000）。你可以专注于$Q_n$相关性，根据评估，它的效果最好。

UPD：我最近发现自己在谷歌上搜索 R 中的健壮相关代码并再次发现了这个线程。这是代码： robust_correlation <- function(robust_std, estimation_of_center_x, estimation_of_center_y, x, y) { square_root_of_two <- sqrt(2) std_of_x <- robust_std(x) std_of_y <- robust_std(y) first_component = (x - estimation_of_center_x) / (square_root_of_two * std_of_x) second_component = (y - estimation_of_center_y) / (square_root_of_two * std_of_y) u = first_component + second_component v = first_component - second_component var_of_u = robust_std(u) ** 2 var_of_v = robust_std(v) ** 2 r = (var_of_u - var_of_v) / (var_of_u + var_of_v + 10**-10) return® }