Matlab计算相关系数

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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