精华内容
下载资源
问答
  • 超适合新手,下载后只需改一下读取图像名称即可运行,不管是普通图像或是遥感影像(注:多光谱影像请将各波段分别导出单独读取),都能无压力运行,省时省心。
  • 两幅图像间的相关系数matlab的M文件---CorrelationCoefficient.m---;很简单的东东,但可以为你省些时间。共享改变未来!
  • 该程序是在matlab中编程实现的,可以交互式进行影像匹配。其方法是基于相关系数进行的。 该程序是在matlab中编程实现的,可以交互式进行影像匹配。其方法是基于相关系数进行的。
  • 超实用的matlab代码,复杂网络的聚集系数和平均距离等
  • Matlab求相关系数代码

    千次阅读 2020-10-18 09:10:37
    x=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘B2:B11’); %读取x变量 y=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘C2:C11’); %读取y变量 xsum=0; ysum=0; mol=0; denx=0; deny=0;...mol=mol

    x=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘B2:B11’); %读取x变量
    y=xlsread(‘E:\DATA\data1.xlsx’,‘sheet1’,‘C2:C11’); %读取y变量
    xsum=0;
    ysum=0;
    mol=0;
    denx=0;
    deny=0;
    for i=1:1:10
    xsum=xsum+x(i);
    ysum=ysum+y(i);
    end
    xmean=xsum/10;
    ymean=ysum/10;
    for i=1:1:10
    mol=mol+(x(i)-xmean)*(y(i)-ymean);
    denx=denx+(x(i)-xmean)^2;
    deny=deny+(y(i)-ymean)^2;
    end
    r=mol/(sqrt(denx)*sqrt(deny)); %r为相关系数值

     
     
    想了解更多,请关注微信公众号“GAO戏精光芒万丈”:

     

    展开全文
  • 本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——cov和corrcoef计算协方差和相关系数,简单明了,易于理解
  • 数字语音处理,通过自相关lpc系数
  • 基于MATLAB软件,使用者在交互界面GUI上输入入射介质、反射介质的折射系数n1、n2,可算得不同入射角条件下线偏光/自然光的菲涅尔透反射系数及透反射比
  • Matlab计算相关系数

    千次阅读 2020-01-10 14:46:26
    Matlab使用corr函数和corrcoef函数计算r值和p值。

    Matlab计算相关系数常使用corr函数和corrcoef函数。

    1. 基本语法

    1.1 corr函数基本语法
    语法说明
    rho = corr(X)返回输入矩阵X中每对列之间的两两线性相关系数矩阵。
    rho = corr(X, Y)返回输入矩阵X和Y中每对列之间的两两相关系数矩阵。
    [rho, pval] = corr(X, Y)返回pval,一个p值矩阵,用于检验无相关性的假设与非零相关性的备择假设。
    [rho, pval] = corr(___, Name, Value)除了前面语法中的输入参数外,还指定使用一个或多个Name-Value对参数的选项,如:‘Type’, ‘Kendall’ …
    1.2 corrcoef函数基本语法
    语法说明
    R = corrcoef(A)返回 A 的相关系数的矩阵,其中 A 的列表示随机变量,行表示观测值。
    R = corrcoef(A, B)返回两个随机变量 A 和 B 之间的系数。
    [R, P] = corrcoef(___)返回相关系数的矩阵和 p 值矩阵,用于测试观测到的现象之间没有关系的假设(原假设)。
    此语法可与上述语法中的任何参数结合使用。
    如果 P 的非对角线元素小于显著性水平(默认值为 0.05),则 R 中的相应相关性被视为显著。
    如果 R 包含复数元素,则此语法无效。
    [R, P, RL, RU] = corrcoef(___)包括矩阵,这些矩阵包含每个系数的 95% 置信区间的下界和上界。如果 R 包含复数元素,则此语法无效。
    ___ = corrcoef(___, Name, Value)在上述语法的基础上,通过一个或多个 Name, Value 对组参数指定其他选项以返回任意输出参数。
    例如,corrcoef(A, ‘Alpha’, 0.1) 指定 90% 置信区间,corrcoef(A, ‘Rows’, ‘complete’) 省略 A 的包含一个或多个 NaN 值的所有行。

    2. 示例

    2.1 corr函数

    [rho, pval] = corr(___, Name, Value)示例:

    XX = 1993 : 2012;
    XX = XX';
    YY = [20 27 21 22 16 15 14 17 18 16 13 15 14 16 13 10 17 12 15 15]';
    ZZ = -0.4481 * XX + 21.005;
    [r, p] = corr(YY, ZZ, 'type', 'Pearson');
    

    输出结果为:

    r =
    
       0.685477816431251
    
    p =
    
         8.505275659753111e-04
    
    2.2 corrcoef函数

    R = corrcoef(A, B)示例:

    XX = 1993 : 2012;
    XX = XX';
    YY = [20 27 21 22 16 15 14 17 18 16 13 15 14 16 13 10 17 12 15 15]';
    ZZ = -0.4481 * XX + 21.005;
    [r, p] = corrcoef(YY, ZZ);
    

    输出结果为:

    r =
    
       1.000000000000000   0.685477816431251
       0.685477816431251   1.000000000000000
    
    p =
    
       1.000000000000000   0.000850527565975
       0.000850527565975   1.000000000000000
    

    [R, P, RL, RU] = corrcoef(___)示例:

    XX = 1993 : 2012;
    XX = XX';
    YY = [20 27 21 22 16 15 14 17 18 16 13 15 14 16 13 10 17 12 15 15]';
    ZZ = -0.4481 * XX + 21.005;
    [R, P, RL, RU] = corrcoef(YY, ZZ);
    R, P, RL, RU
    

    输出结果为:

    R =
    
       1.000000000000000   0.685477816431251
       0.685477816431251   1.000000000000000
    
    P =
    
       1.000000000000000   0.000850527565975
       0.000850527565975   1.000000000000000
    
    RL =
    
       1.000000000000000   0.348744580399915
       0.348744580399915   1.000000000000000
    
    RU =
    
       1.000000000000000   0.865468852479574
       0.865468852479574   1.000000000000000
    

    欢迎大家批评指正。

    展开全文
  • matlab开发-最大相关系数。一种从一维信号提取周期脉冲的方法。
  • Spearman 函数使用 matlab corr 函数计算 Spearman 秩相关系数,并确定 r 方拟合优度。
  • 只是要一个相关数而已,cov,corrcoef函数为什么要出来矩阵呢,好麻烦,每次设置系数的时候都感觉不踏实。。然后就自己写了两个小函数,技术含量比较低,可以看作函数学习的例子吧。。然后默认系数都是1/N,需要改成...
  • MATLAB程序分享MATLAB实现线性拟合和相关系数源程序代码-MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码.rar 程序代码见附件,拿资料请顺便顶个贴~~ 如果下载有问题,请加我 qq 1530497909,给你在线传
  • 决定系数MATLAB代码实现return_matlab 一组简单的函数来计算回归。 成对的输入值和目标值随机分布在训练,验证和测试集中。 使用训练集theta的值可以针对任何假设进行计算。 Lambda是通过检测成本函数的最佳值来确定...
  • 两个相关系数的比较[p, z, za, zb] = corr_rtest(ra, rb, na, nb) 灵感来自 Rlang 的 r.test() http://personality-project.org/r/html/r.test.html
  • 最小二乘法匹配,matlab代码,相关系数最大,单点最小二乘匹配
  • 在脑科学领域的研究,进行相关分析必不可少,...本文,笔者对相关系数和偏相关系数的原理进行简单论述,并重点说明如何用Matlab实现相关系数和偏相关系数的计算。 Pearson和Spearman相关系数 Pearson相关系数。Pears

    ​《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》

    在脑科学领域的研究中,进行相关分析必不可少,比如说,我们想知道计算出来的某个指标是否与临床数据或行为学数据之间存在正相关或负相关关系。计算相关系数,最常用的是Pearson相关系数和Spearman相关系数。此外,在研究中,偏相关分析也很常用,其在计算两个变量的相关系数的同时把第三个变量当成协变量来排除这个变量的影响。本文,笔者对相关系数和偏相关系数的原理进行简单论述,并重点说明如何用Matlab实现相关系数和偏相关系数的计算。

    Pearson和Spearman相关系数

    1. Pearson相关系数。Pearson相关系数是一种反映两个变量线性相关程度的统计量,两个变量的线性相关程度用相关系数r表示,r的计算公式如下所示:
      在这里插入图片描述
      相关系数r的值属于[-1,+1]之间。关于Pearson相关系数具体的说明,大家可以自行百度,这里笔者重点介绍如何用Matlab实现Pearson相关系数的计算。

    例1:用Matlab计算变量A和B之间的Pearson相关系数r,以及A、B之间是否显著相关,

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67],

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14]。

    在Matlab命令窗口中输入以下命令即可:

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67];

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14];

    [r,p]=corr(A’,B’)

    r =0.5997

    p =0.0669

    注意:这里计算相关系数r以及相应的p值用的是corr函数。实际上,corr函数既可以计算Pearson相关系数也可以计算Spearman相关系数,默认情况下计算的是Pearson相关系数,格式如下:

    Pearson相关系数:[r,p]=corr(X,Y,‘type’,‘Pearson’)

    Spearman相关系数:[r,p]=corr(X,Y,‘type’,‘Spearman’)

    另外,需要注意的是,corr函数中两个变量X、Y必须是列向量,而不能是行向量,如例1中用[r,p]=corr(A’,B’)的命令,需要对A、B进行转置。

    1. Spearman相关系数。又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,具体的原理这里不展开说,需要进一步了解的可以自行百度。在例1中已经说到,Matlab中的corr函数同时可以计算Spearman相关系数。

    例2:用Matlab计算变量A和B之间的Spearman相关系数r,以及A、B之间是否显著相关,

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67],

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14]。

    在Matlab命令窗口中直接输入以下命令即可:

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67];

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14];

    [r,p]=corr(A’,B’,‘type’,‘Spearman’)

    r =0.6727

    p =0.0394

    结果显示A、B之间的相关系数r=0.6727,p=0.0394,存在显著的正相关。

    偏相关分析

    偏相关分析(Partial correlation analysis),简单地说,是在消除其他变量C影响的条件下,计算的A、B两变量之间的相关系数。Matlab中,计算偏相关系数所用的函数是partialcorr,使用方法如下:

    [R,P] = partialcorr(X,Y,Z); %在控制变量Z的影响下,计算变量X、Y的偏相关系数。

    例3:在消除变量C的影响下,用Matlab计算变量A和B之间的偏相关系数R。

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67],

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14];

    C=[0.81,0.90,0.12,0.91,0.63,0.09,0.27,0.54,0.95,0.96]。

    直接在Matlab命令窗口中输入如下命令即可:

    A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67];

    B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14];

    C= [0.81,0.90,0.12,0.91,0.63,0.09,0.27,0.54,0.95,0.96];

    [R,P] = partialcorr(A’,B’,C’)

    R =0.6614

    P =0.0524

    结果表明,在控制变量C影响的条件下,计算得到A、B之间的相关系数R=0.6614,P=0.0524,A、B之间不存在显著相关。

    总结

    本文,笔者对如何用Matlab计算Pearson相关系数、Spearman相关系数和偏相关系数进行了详细论述,希望对大家的研究有所帮助。

    注:解读不易,请多多转发支持,您的每一次转发是对我们最好的支持!本文原文及附加材料,请添加赵老师微信索要(微信号:15560177218)

    展开全文
  • matlab开发-使用相关系数的模板匹配。这个文件包括一个简单但快速的相关模板匹配算法。
  • 利用matlab求三种相关系数

    万次阅读 多人点赞 2018-08-27 15:57:26
    在多元分析我们经常要用到相关系数。常用的相关系数有三种:Pearson相关系数,Kendall相关系数和Spearman相关系数。 一、Pearson相关系数 Pearson相关系数是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的...

    在多元分析中我们经常要用到相关系数。常用的相关系数有三种:Pearson相关系数,Kendall相关系数和Spearman相关系数。

    一、Pearson相关系数

    Pearson相关系数是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。

    按照大学的线性数学水平来理解, 它比较复杂一点,可以看做是两组数据的向量夹角的余弦.

     

    Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面。其计算公式为:

    matlab相关系数计算公式

    一个具体的计算的例子:

    X Y
    
    1 2
    
    2 5
    
    3 6
    

    matlab相关系数计算公式

     

    而利用matlab计算:函数 corrcoef

     

    皮尔逊相关的约束条件

    • 1 两个变量间有线性关系
    • 2 变量是连续变量
    • 3 变量均符合正态分布,且二元分布也符合正态分布
    • 4 两变量独立

     

    皮尔逊相关系数适用于:

    (1)两个变量之间是线性关系,都是连续数据。

    (2)两个变量的总体是正态分布,或接近正态的单峰分布。

    (3)两个变量的观测值是成对的,每对观测值之间相互独立。

     

    二、Kendall相关系数

    Kendall相关系数是以Maurice Kendall命名的,并经常用希腊字母τ(tau)表示其值。Kendall相关系数用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况,Kendall相关系数的取值范围在-1到1之间,当τ为1时,表示两个随机变量拥有一致的等级相关性;当τ为-1时,表示两个随机变量拥有完全相反的等级相关性;当τ为0时,表示两个随机变量是相互独立的。

    三、Spearman相关系数

    Spearman等级相关系数又称秩相关系,它以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值。它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,Spearman等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量的变化趋势相同),两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。

    四、Matlab程序

    1.X与Y是两个变量取值所构成的向量

    Pearson相关系数:corr(X,Y,'type','Pearson')

    Kendall相关系数:corr(X,Y,'type','Kendall')

    Spearman相关系数:corr(X,Y,'type','Spearman')

    2.X是一个数据矩阵,列为个变量取值

    Pearson相关系数:corr(X,'type','Pearson')

    Kendall相关系数:corr(X,'type','Kendall')

    Spearman相关系数:corr(X,'type','Spearman')

     

    1.corrcoef

     corrcoef(X):返回从矩阵X形成的一个相关系数矩阵,若X是一个m*n的矩阵,那么得到的相关系数矩阵A就是一个n*n的对称矩阵,A中的第i行第j列的元素表示的就是X第i列和第j列的相关系数。

    corrcoef(X,Y):它的作用和corrcoef([X,Y])是一样的,表示序列x和序列y的相关系数,得到的结果是一个2*2矩阵,其中对角线上的元素分别表示x和y的自相关,非对角线上的元素分别表示x与y的相关系数和y与x的相关系数,两个是相等的。

    corrcoef函数算出来的是皮尔逊相关系数。

    corrcoef函数计算相关系数是在matlab提供的cov函数基础上进行计算的,形成的矩阵是

      2.corr

     corr(X)输出的结果和corrcoef是一致的,但是corr可以自己选择相关系数的类型。matlab提供三种,默认的是皮尔逊相关系数,剩下的两种是kendall和spearman.

     

    相关程度与相关函数的之间的联系
    在概率论和统计学中,相关(Correlation,或称相关系数或关联系数),显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中,相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。最常用的是皮尔逊积矩相关系数。其定义是两个变量协方差除以两个变量的标准差(方差的平方根)。

        相关系数只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量,因而不能说相关系数0.7是0.35两倍,只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。

    对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致,但通常按下是这样认为的:
    相关系数      相关程度
    0.00-±0.30    微相关
    ±0.30-±0.50  实相关
    ±0.50-±0.80  显著相关
    ±0.80-±1.00  高度相关

    展开全文
  • matlab中样本相关系数的计算与测试

    万次阅读 2016-10-13 11:09:55
    1. 何谓相关系数?此处只列出相关系数的公式: r=Cov(X,Y)σxσy=E(X−μx)(Y−μy)σxσy r = \frac{ Cov(X,Y) } {\sigma_x \sigma_y} = \frac{ E(X - \mu_x)(Y - \mu_y) }{\sigma_x \sigma_y} 更多内容请百度...
  • MATLAB实现线性拟合和相关系数 源程序代码
  • matlab相关系数计算

    万次阅读 2018-07-17 01:00:31
    简单的说,相关系数r就是两个大小相同样本的相关性,范围在-1到1之间。样本的相关性并不能代表总体也是相关的,因此需要做统计检验。常用的检验方法是t检验法。理论的方法是给定信度alpha,根据自由度n-2通过查表...
  • matlab计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、正态分布检验等。
  • 复杂网络度和度分布、最短路径、点介数、聚类系数代码
  • 用于研究matlab的数字数据的相关性,并出图。对于有科研需求的用户,有很大的借鉴作用
  • 自主编写代码,能够实现一维和二维卷积。自主编写代码,能够实现相关系数的计算。
  • 取图像的相关系数---matlab ---M文件

    热门讨论 2009-06-19 11:17:50
    有关于取图像相关系数matlab M 文件;虽然很简单,但可以为你省去那么一点时间。 共享改变未来!

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 32,296
精华内容 12,918
关键字:

matlab中求相关系数

matlab 订阅