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  • Matlab求相关系数

    千次阅读 2011-07-23 10:41:44
    Matlab求相关系数如何求一个矩阵中每一列与其他列的相关系数 A=rand(4,4);x=rand(4,1);for i=1:4;B=corrcoef(A(:,i),x);c(i)=B(1,2);end结果:c = 0.1438 0.7138 0.9718

    Matlab求相关系数

    如何求一个矩阵中每一列与其他列的相关系数

     

     

    A=rand(4,4);x=rand(4,1);
    for i=1:4;
    B=corrcoef(A(:,i),x);
    c(i)=B(1,2);
    end

    结果:

    c =
        0.1438    0.7138    0.9718   -0.6789

     

    来源:http://www.ilovematlab.cn/thread-64018-1-1.html

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  • Matlab求相关系数代码

    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

     
     
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  • 利用matlab求三种相关系数

    万次阅读 多人点赞 2018-08-27 15:57:26
    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...

    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

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  • Matlab 绘制相关系数像素图

    千次阅读 2020-04-25 11:36:39
    %变量 para_all=[input_train_2017,input_train_2018,input_train_2019... ;output_train_2017,...%求相关系数矩阵 corr1=corrcoef(para_all'); %相关系数矩阵是对称的,令下三角矩阵保持不变,上三角置为0 corr...

    1.代码 

    %变量
    para_all=[input_train_2017,input_train_2018,input_train_2019...
       ;output_train_2017,output_train_2018,output_train_2019 ];
    %求相关系数矩阵
    corr1=corrcoef(para_all');
    %相关系数矩阵是对称的,令下三角矩阵保持不变,上三角置为0
    corr2=tril(corr1)
    %令上三角置为NaN
    corr2(corr2==0)=NaN;
    
    img=imagesc(corr3); 
    %NaN默认显示为数值最小的颜色,这里让它显示为白色
    set(img,'alphadata',~isnan(corr3));
    
    colormap(jet)
    c=colorbar;
    caxis([-1,1])
    set(c,'YTick',(-1:0.4:1)); 
    
    xlabel('Variables');
    ylabel('Variables');
    %x轴刻度标签
    set(gca,'XTick',(1:9),'xticklabel',[string('Year'),string('Doy'),string('Hour'),...
    string('P'),string('T'),string('RH'),string('ZTD'),string('HTG'),string('Rain')],'FontSize',10); 
    %Y轴刻度标签
    set(gca,'YTick',(1:9),'yticklabel',[string('Year'),string('Doy'),string('Hour'),...
    string('P'),string('T'),string('RH'),string('ZTD'),string('HTG'),string('Rain')],'FontSize',10); 
    %图片大小
    set(gcf,'unit','centimeters','position',[6,4,12,9])
    %保存为分辨率300的tiff图片
    sfname='corr';
    print(gcf,sfname,'-r300','-dtiff');

    2.结果

     

     

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  • address='E:\matlab\paper2\book.xls'; %[typ,desc,fmt]=xlsfinfo(address);%获得该文件的相关信息 %[database,name]=xlsread(address,-1);%用户交互选择区域 database=xlsread(address); data=database'; %...
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  • matlab相关系数计算

    万次阅读 2018-07-17 01:00:31
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