精华内容
下载资源
问答
  • 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
  • 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)

    展开全文
  • MATLAB相关系数计算

    万次阅读 2017-11-12 21:03:27
    MATLAB计算相关系数的函数及其语法: [plain] view plain copy R = corrcoef(X)  R = corrcoef(x,y)  [R,P]=corrcoef(...)  [R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)  [...]=corrcoef...

    MATLAB中计算相关系数的函数及其语法:

    [plain] view plain copy
    1. R = corrcoef(X)  
    2. R = corrcoef(x,y)  
    3. [R,P]=corrcoef(...)  
    4. [R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)  
    5. [...]=corrcoef(...,'param1',val1,'param2',val2,...)  
        下面以实例来进行说明。

    [plain] view plain copy
    1. clear  
    2. clc  
    3. x = [1:10]';  
    4. y = [2:11]';  
    5. X= [x y];  
    6. [R,P] = corrcoef(X); % 或者 R = corrcoef(x,y)  
        R结果如下:

        P的结果如下:

        当P(i,j)值<0.05时,R(i,j)相关系数是显著的。

    参考资料

    [1]matlab 相关系数

    [2] Matlab的自相关函数xcorr

    [3]关于用matlab怎么分析两个离散序列相关性,是相关函数还是互功率谱?

    展开全文
  • matlab相关系数计算

    万次阅读 2018-07-17 01:00:31
    一、相关系数  具体的理论知识参见其他气象统计学教材。简单的说,相关系数r就是求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...

    一、相关系数
           具体的理论知识参见其他气象统计学教材。简单的说,相关系数r就是求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通过查表查出talpha,来给出是否通过检验。这是最一般也是最常用的两个序列的相关分析方法。此外,还包括复相关系数和偏相关系数等计算,具体见相关理论教材讲解。
    二、matlab中实现相关函数:corrcoef函数
    简单介绍该函数用法,具体help。
          Syntax   

    R = corrcoef(X)
    R = corrcoef(x,y)
    [R,P]=corrcoef(...)
    [R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)
    [...]=corrcoef(...,'param1',val1,'param2',val2,...)

    corrcoef函数计算得到的R是相关矩阵,对角线是自己和自己做相关,因此得到的值为1.R是一个对称矩阵,R(i,j)表示第i列与第j列做相关。做相关时,是对矩阵X的列做相关,也就是说列数是变量的数目,而行数是各变量的样本数。返回的P值如果小于0.05,表示相关显著性强,越接近0越强。RLO和RUP表示每一个相关系数95%置信区间的上界和下界。param表示可修改相应参数,如alpha值等等。见来源于help中的一个例子:

    x = randn(30,4);     % Uncorrelated data
    x(:,4) = sum(x,2);   % Introduce correlation.
    [r,p] = corrcoef(x)  % Compute sample correlation and p-values.
    [i,j] = find(p<0.05);  % Find significant correlations.
    [i,j]                % Display their (row,col) indices.
    在matlab当中可以使用xcorr函数来求序列的自相关和互相关。
    使用方法:
    c = xcorr(x,y)  返回矢量长度为2*N-1互相关函数序列,其中x和y的矢量长度均为N,如果x和y的长度不一样,则在短的序列后补零直到两者长度相等。
    c = xcorr(x) 为矢量x的自相关估计。
    c = xcorr(x,y,'option') 为有正规化选项的互相关计算;其中选项为"biased"为有偏的互相关函数估计;"unbiased"为无偏的互相关函数估计;"coeff"为0延时的正规化序列的自相关计算;"none"为原始的互相关计算。
    在Matalb中,求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的。

    可以查阅这篇博客了解xcorr函数的实现过程:自相关和互相关在matlab中的实现
    也可以查阅matlab论坛中教学直接用FFt变换求两个序列互相关的方法:matlab求两个序列的互相关函数

    ================================================================================================
    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
    ================================================================================================
    在matlab中使用corrcoef函数可以求两个序列的相关度
    corrcoef(x,y)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。 

    展开全文
  • 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...
  • 一、matlab相关系数计算例:corr1=corrcoef(x,y),结果即为包含x,y相关系数的一个2×2矩阵,主对角线为自相关系数1,副对角线为x与y的线性相关系数用的是pearson相关。corr2=corrcoef(x,y),结果为x与y的线性相关...
  • matlab 相关系数计算

    千次阅读 2019-04-03 08:47:54
    在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较。每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大。在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程。...
  • Matlab计算回归系数的代码
  • 利用matlab计算Pearson和Spearman相关系数

    万次阅读 多人点赞 2015-02-28 14:10:03
    Pearson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,简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面。其计算公式为:或或 N表示变量取值的个数。     相关系数r的值介于–1与+1之间,即...
  • 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...
  • Matlab计算回归系数的代码疾病和定量性状位点图谱的多标记和线性混合模型方法:2014年京都生物信息学课程模块 《第二次京都议定书》课程和关于下一代测序的生物信息学及其在人类遗传学中的应用研讨会基因组医学中心...
  • matlab求解相关系数

    2013-07-11 11:07:00
    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,我开始查找这个函数,目测...
  • 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。
  • matlab 相关系数计算

    千次阅读 2015-05-08 15:45:00
    这 个是信号分析里的概念,他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度,即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度,自...
  • 于是想到了曾经看过的克莱姆相关系数,但在网上搜了好久之后,即没发现Matlab现成的built-in函数,也没找到别人分享的Matlab代码,于是决定自己动手写一个~ 克莱姆V(Cramer’s V),又称为克莱姆相关系数、克莱姆...
  • 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: 一个具体的计算的例子: X Y 1 2 2 5 3 6 而利用matlab计算:函数 corrcoef 例如: help corrcoef x =ra
  • matlab计算img图像的扭曲度和相关系数:两幅图像的信息量
  • 计算PLCC相关系数,包括非线性拟合处理,已经调试完成,直接得出结果。 。
  • 1. 何谓相关系数?...文章的目的是测试一下如何使用这个公式计算相关系数,并阐述一些在实际操作时遇到的一些问题。 2. matlab自带函数 2.1 corrcoef 功能:求相关系数 用法: R = corrc...
  • Matlab计算遥感图像熵,清晰度和相关系数的代码,对于各个波段均可使用
  • 计算派生自特定样本大小的 Pearson 相关系数的双尾 p 值。 用于从不提供原始数据值的报告中获取 p 值。
  • 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

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 409
精华内容 163
关键字:

matlab计算相关系数

matlab 订阅