精华内容
下载资源
问答
  • 计算皮尔逊相关系数——corr %% 多变量间相关性分析和选取相关性强的变量方法属于“属性约减”范畴。 %即进行各变量间的相关性分析,选取相关性强的变量。 %可以使用皮尔逊Pearson相关性系数r进行衡量,如果其绝对值...

    计算皮尔逊相关系数——corr

    %% 多变量间相关性分析和选取相关性强的变量方法属于“属性约减”范畴。
    %即进行各变量间的相关性分析,选取相关性强的变量。
    %可以使用皮尔逊Pearson相关性系数r进行衡量,如果其绝对值越接近1,则变量X,Y的相关性越强。
    %对相关性系数进行排序,保留相关性强的变量,剔除相关性差的变量。
    % 一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关。
    %但是,往往你还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动计算的
    %%
    ys_data=xlsread('季度数据.xlsx');  %读入原始数据,第一列放因变量
    [n,p]=size(ys_data);             % n行,p列
    n=18;p=20;%直接指定
    for i=2:p
        Y=ys_data(:,1);                     % 将因变量赋值给Y
        X=ys_data(:,i);                     % 逐个将自变量赋值给X
        xs(1,i-1)=i;                           % 将相关性系数数组的第一行添加变量所在列位置标记1:p
        xs(2,i-1)=corr(X,Y,'type','Pearson');  %逐个计算自变量与因变量间的Pearson相关性,保存至xs数组第二行
    end
    xyb=[ys_data;[1 xs(2,:)]];
    
    xlswrite('季度数据pearson.xlsx',xyb); 
    

    计算互相关系数——xcorr

    %% 互相关分析(cross correlation)是利用互相关系
    %数来估计整个时间序列中两个序列之间相关程度%的一种标准方法。
    %其原理在于将被选指标相对于基%准指标前后移动若干个时间单位,
    %然后对移动后的序列和基准指标序列求相关系数,最大的相关系数
    %所对应的移动时间就是该指标领先或延迟的时间段
    
    %%
    n = 0:15;
    x = 0.84.^n;
    y = circshift(x,5);%x向右移动5个元素生成y,即y滞后x5阶
    %求y相对于x的互相关系数,横轴为-5时对应相关系数最大为3.32,表示y滞后x5阶
    %[c,lags] = xcorr(x,y);
    %归一化相关系数,即使零滞后时的自相关等于1,并指定所求最大领先(滞后)阶数为10
    [c,lags] = xcorr(x,y,10,'coeff');
    stem(lags,c)
    

    在这里插入图片描述

    %%
    %计算并绘制向量 x 的估计自相关。
    %在零滞后时(此时 x 与自身完全匹配),出现最大峰值。
    n = 0:15;
    x = 0.84.^n;
    [c,lags] = xcorr(x);
    figure(2)
    stem(lags,c)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 简单来说:皮尔逊相关系数描述线性相关性的强弱 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数:即消除...MATLAB计算皮尔逊相关系数: clear;clc; load 'data.mat' R = corrcoef(data) % correlation coefficient 判定相关性解.

    简单来说:皮尔逊相关系数描述线性相关性的强弱

    皮尔逊相关系数:
    皮尔逊相关系数:即消除量纲讲变量标准后的协方差
    作用:描述线性相关性的强弱
    局限:只适用于线性关系

    总体皮尔逊相关系数:
    在这里插入图片描述样本皮尔逊相关系数
    在这里插入图片描述

    数据样本观测
    通过观察矩阵散点图查看两两指标数据分布情况(这些样本两两指标间非线性,仅当练手)
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述MATLAB计算皮尔逊相关系数:

    clear;clc;
    load 'data.mat'  
    R = corrcoef(data)   % correlation coefficient
    

    在这里插入图片描述判定相关性解释:
    在这里插入图片描述皮尔逊相关系数误区:
    在不确定两个变量的关系时,及时算出的相关系数非常大,也不能说明两个变量线性相关,甚至不能说明相关
    在这里插入图片描述

    建模小白笔记,望大佬指点

    展开全文
  • 立即注册x说明:正文贴出matlab计算皮尔逊相关系数及t检验(95%)的子函数,以便查阅;附件中包含相关系数、t检验(99%,95%,90%)M文件,自行取用;如有疏漏,欢迎批评指正~Part 1:% 本函数实现了皮尔逊相关系数的...

    登录后查看更多精彩内容~

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    e7e18342b3804f47fbca7cee34cccdb3.gif

    0287efeb90d747c1295e90ed13e6096a.png

    x

    说明:正文贴出matlab计算皮尔逊相关系数及t检验(95%)的子函数,以便查阅;

    附件中包含相关系数、t检验(99%,95%,90%)M文件,自行取用;

    如有疏漏,欢迎批评指正~

    Part 1:% 本函数实现了皮尔逊相关系数的计算操作

    % 皮尔逊相关系数计算公式(P18)及无偏相关系数矫正公式(P19)参见《现代气候统计诊断与预测技术》-魏凤英

    %

    % 输入:

    %   X:输入的数值序列

    %   Y:输入的数值序列

    %

    % 输出:

    %   coeff:两个输入数值序列X,Y的相关系数

    %

    if length(X) ~= length(Y)

    error('两个数值数列的维数不相等');

    return;

    end

    fenzi = sum((X-sum(X)/length(X)).*(Y-sum(Y)/length(Y)));

    fenmu = sqrt(sum((X-sum(X)/length(X)).^2))*sqrt(sum((Y-sum(Y)/length(Y)).^2));

    coef = fenzi / fenmu;

    if length(X)>30

    coeff = coef;

    elseif length(X)>4 && length(X)<30

    coeff = coef*(1+(1-coef^2)/(2*(length(X)-4)));      %计算无偏相关系数加以矫正

    else

    coeff = coef;

    fprintf('数据长度小于5 %8.4f\n',coeff);

    end

    end %函数myPearson结束

    Part 2:

    function ttest = myttest005(X , Y)

    % 本函数实现了皮尔逊相关系数的t检验(α=0.05)操作

    % t检验公式(P31)及t分布表(P288)参见《现代气候统计诊断与预测技术》-魏凤英

    %

    % 输入:

    %   X:输入的皮尔逊相关系数r

    %   Y:输入的样本量n

    %

    % 输出:

    %   ttest:通过统计检验的相关系数

    %

    if Y <= 2

    error('计算相关系数的样本量不够');

    return;

    end

    if X == NaN

    ttest = X;

    return;

    end

    Z = Y-2;

    tvalue = sqrt(Z)*abs(X)/sqrt(1-X.^2);%用abs(X)可做正or负相关的t检验

    if Z == 1

    tnorm = 12.71;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 2

    tnorm = 4.30;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 3

    tnorm = 3.18;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 4

    tnorm = 2.78;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 5

    tnorm = 2.57;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 6

    tnorm = 2.45;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 7

    tnorm = 2.37;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 8

    tnorm = 2.31;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 9

    tnorm = 2.26;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 10

    tnorm = 2.23;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 11

    tnorm = 2.20;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 12

    tnorm = 2.18;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 13

    tnorm = 2.16;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 14

    tnorm = 2.15;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 15

    tnorm = 2.13;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 16

    tnorm = 2.12;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 17

    tnorm = 2.11;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 18

    tnorm = 2.10;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 19

    tnorm = 2.09;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 20

    tnorm = 2.09;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 21

    tnorm = 2.08;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 22

    tnorm = 2.07;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 23

    tnorm = 2.07;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 24

    tnorm = 2.06;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 25

    tnorm = 2.06;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 26

    tnorm = 2.06;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 27

    tnorm = 2.05;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 28

    tnorm = 2.05;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 29

    tnorm = 2.04;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z == 30

    tnorm = 2.04;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z > 30 && Z < 40

    tnorm = 2.03;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z >= 40 && Z < 50

    tnorm = 2.02;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z >= 50 && Z < 60

    tnorm = 2.01;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z >= 60 && Z < 80

    tnorm = 2.00;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z >= 80 && Z < 100

    tnorm = 1.99;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    elseif Z >= 100 && Z <= 120

    tnorm = 1.98;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    else

    tnorm = 1.96;

    if tvalue > tnorm

    ttest = X;

    else

    ttest = NaN;

    end

    end

    end%函数myttest005结束

    展开全文
  • 一般说的相关系数就是皮尔逊相关系数 就是概率论的知识 消除量纲影响: 总体: 样本: 意义: 误区: 用于衡量线性 两个变量必须线性相关。 不是线性相关函数,不一样 总结: 例题: MATLAB EXCEL ...

    前言:

    皮尔逊Person相关系 (要求数据满足正态分布

    总体和样本

    总体皮尔逊Person相关系数

    一般说的相关系数就是皮尔逊相关系数

    就是概率论的知识

    消除量纲影响:

    总体:

    样本:

    意义:

    误区:

    用于衡量线性

    两个变量必须线性相关。

    不是线性相关函数,不一样

    总结:

    很多教材以0.7相关

    例题:

    MATLAB EXCEL SPSS都能做

    MATLAB

    一个很好的习惯

    SPSS

    C(n,2) 的散点图可以用spss计算

    假设检验:

    概率论内容,考过的

    对皮尔逊相关系数进行假设检验

    条件:

    第一步,第二步:

    第三步:

    第四步:

    第五步:

    更好用的方法:P值判断法

    matlab:

    spss

    image-20200824001828642

    如何检验数据是不是正态分布:

    正态分布JB检验(样本n>30)

    matlab:

    Shapiro-wikl检验:

    Q-Q图(数据量非常大,不推荐用:

    斯皮尔曼spearman相关系数(不要求正态分布

    不要求是正态分布

    img

    第二种定义(matlab用的

    MATLAB

    斯皮尔曼显著检验:

    小样本

    大样本:

    image-20200824005040748

    总结:

    展开全文
  • 参考概念... 用最简单的公式4可以实现下面代码。 //皮尔逊相关系数计算 Type myPearson(Vector&lt;Type&gt;x, Vector&lt;Type&gt;y) {  Type A = sum(x*y) - (sum(x...
  • Pearson皮尔逊相关系数以及数据的描述性统计(学自b站清风数学建模教程) 学习时间: 2020.12.13 学习产出: 数据 代码: %八年级女生体测数据分析 clear;clc; load data1.mat; %统计描述 MIN = ...
  • 用java实现皮尔逊(Pearson)相关系数计算 最近公司需要把matlab计算公式放在... * 皮尔逊相关系数 */ public class PearsonDemo { public static void main(String[] args) { test(); } private static void test
  • 皮尔逊Person相关系数

    千次阅读 2020-12-11 16:54:10
    五、关于皮尔逊相关系数的一些理解误区 (一)容易犯错的点 (二)总结 六、对相关系数大小的解释 七、例题——计算皮尔逊相关系数 (一)描述性统计 1. matlab编程 2. Excel处理 3.SPSS处理 (二)皮尔逊...
  • 统计相关系数(1)——Pearson(皮尔逊)相关系数MATLAB实现 标签: matlabfunction 2010-07-11 18:45 82823人阅读 评论(9) 收藏 举报  分类: MATLAB(6)  版权声明:本文为博主原创...
  • 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数皮尔逊person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小,根据数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模...
  • matlab求解相关系数.doc

    2020-09-14 13:59:27
    PAGE / NUMPAGES matlab求解相关系数 最近收到一项新任务要求两个矩阵的相关系数说白了就是转换成向量两两计算本 来这个工作我是想自己写个小程序搞定的但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能本着活到老学到老的心态...
  • % 本函数实现了皮尔逊相关系数的计算操作 % % 输入: % X:输入的数值序列 % Y:输入的数值序列 % % 输出: % coeff:两个输入数值序列X,Y的相关系数 % if length(X) ~= length(Y) e...
  • 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度。 如果有两个变量:X、Y,最终计算出的相关系数的含义可以...
  • title: 相关系数date: 2020-01-27 11:42:46categories: 数学建模tags: [统计, MATLAB, spss]mathjax: true---相关系数(皮尔逊相关系数)(1)如果两个变量本身就是线性的关系,那么皮尔逊相关系数绝对值大的就是相关性...
  • matlab求解相关系数

    2013-07-11 11:07:00
    本来这个工作我是想自己写个小程序搞定的,但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能,本着活到老学到老的心态,我开始查找这个函数,目测貌似有两个函数可以直接调用,首先我们先来介绍下我们这里的相关系数。...
  • 一个例子【1】题目【2】先算出描述性统计量方法一:使用Matlab内置函数方法二:EXCEL的数据分析工具方法三:SPSS描述性统计结果【2】矩阵散点图【4】皮尔逊相关系数的计算 一. 应用 两种最为常用的相关系数:皮尔逊...
  • 最近要做脑电信号的分析,由于导出的数据都是文本格式的,就下定决心放弃Matlab,用Python做分析,确实是挺好用的。下面就把我期间用到的杂七杂八的东西列出来,作为备忘和给需要的朋友的参考吧。 一、搭建...
  • 然后就得到了总体person相关系数。 线性!线性!线性!线性!线性!线性!线性!线性! 可以按照自己的标准来指定,不一定按表来解释。 这是这个比较好的描述性统计习惯!!!!!!一定要 汇总统计的几种...
  • 需要了解的预备知识1 单/双尾检测2 置信区间3 相关系数矩阵等等统计学基础知识参考资料MATLAB2016a官方文档,自己所学的知识,以及百度百科的相关介绍相关系数介绍corrcoef函数之前,我想介绍一下三种相关系数:1 ...
  • 相关系数R-判定系数R方的matlab实现

    千次阅读 2019-12-25 11:55:16
    由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关...
  • 统计中的三种相关系数Matlab实现

    万次阅读 2017-07-17 14:42:39
    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...皮尔逊相关的约束条件 1

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 47
精华内容 18
关键字:

matlab皮尔逊相关系数

matlab 订阅