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  • 很久没有用Matlab工具了,最近由于需要数据处理所以又重拾起主要记录如何用Matlab计算矩阵的相关系数方法矩阵形式:4096*3575目标:得到该矩阵每一行与其余行数据之间的相关系数矩阵(4096*4096相关系数矩阵)例如:A=...

    很久没有用Matlab工具了,最近由于需要数据处理所以又重拾起

    主要记录如何用Matlab计算矩阵的相关系数方法

    矩阵形式:4096*3575

    目标:得到该矩阵每一行与其余行数据之间的相关系数矩阵(4096*4096相关系数矩阵)

    例如:A=[1 2 3

    12 14 15

    23 34 45]

    计算A第一行与第二行,第三行,第二行与第一行,第三行,第三行与第一行,第二行的关于对角线对称的相关系数的矩阵

    如下使用corrcoef方法计算矩阵中某两行之间的系数矩阵,0.9820是我们想要的系数

    72d147909906f85e58f5be991168ac54.png

    最开始知道用corrcoef()可以直接结算两个向量之间的系数(可以用help corrcoef进行查阅具体用法)

    f029ff14168842b636573ee35ac31b55.png

    以上是处理本数据的代码,一行大概需要处理1分钟,速度超级慢

    以上方法自己编写的太笨了,计算完系数需要自己填入系数矩阵中,所以每次都要迭代速度慢且占内存

    后来找到一个corr(),输入矩阵后就可以直接得到相关系数的矩阵了,很方便,先将原有数据转置,后用corr(转置矩阵),计算就可以得到相关系数矩阵

    5c870db018a32d7611a8f01d58db444d.png

    e052fa17767c1906c7bf06a7eba43649.png

    真是太方便了!!!

    标签:系数,4096,第三行,相关系数,矩阵,二维,第二行

    来源: https://www.cnblogs.com/smile621sq/p/14318966.html

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  • 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。

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  • 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...

    ​《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)

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    2c1e61ed23361b0eb61d94822abbc9e4.png

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    stata中已知协方差矩阵怎么CSS布局HTML小编今天和大家分享相关系数矩阵

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    1,首先,打开excel表,鼠标点击要编辑的单元格; 2,点击菜单栏的公式——“插入函数”; 3,在函数对话框内输入“COVARIANCE.P”,点击确定; 4,接下来设置函数参数,在ARRAY1处输入A2:A8; 5,在ARRAY2处输入B2:B8; 6。

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