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《非参数统计》与MATLAB编程 第八章 相关分析(4)

来源:网络收集 时间:2019-02-15 下载这篇文档 手机版
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r矩阵中0.3883只按以下求得:

[r,p,rlo,rup]=corrcoef([3;8;9;],[9;7;14]) r =

1.0000 0.3883 0.3883 1.0000 p =

1.0000 0.7462 0.7462 1.0000 rlo = 1 NaN NaN 1 rup = 1 NaN NaN 1

r矩阵中0.6476只按以下求得: [r]=corrcoef([3;5;8;9;],[2;6;33;11]) r =

1.0000 0.6476 0.6476 1.0000

相关系数(二)

corrceof只能计算pearson相关系数。corr则还可计算其

它相关系数。不加说明时都是指pearson相关系数。 corr不能做区间估计。

命令:rho=corr(x) x为n×p矩阵,返回p×p的相关系数矩阵。它与corcoef(x)计算结果相同。 例:x=[1 2 7 4 ;5 12 7 8;9 17 11 17]; rho=corr(x) rho =

1.0000 0.9820 0.8660 0.9762 0.9820 1.0000 0.7559 0.9177 0.8660 0.7559 1.0000 0.9538 0.9762 0.9177 0.9538 1.0000 与corcoef(x)相同 corrcoef(x) ans =

1.0000 0.9820 0.8660 0.9762 0.9820 1.0000 0.7559 0.9177 0.8660 0.7559 1.0000 0.9538 0.9762 0.9177 0.9538 1.0000

命令:rho=corr(x,y) x为n×p1矩阵, y为n×p2矩阵,rho为p1×p2相关矩阵。它不是对称矩阵,rho(i,j)为x的第i列(变量)与y的第j列(变量)的相关系数。注意:corrcoef(x,y)只适合大小相同的列或行向量。

例:x=[1 2 7 4 ;5 12 7 8;9 17 11 17];y=[4 9;23 12;-2 -7];

rho=corr(x,y) rho =

-0.2299 -0.7832 -0.0418 -0.6516 -0.6857 -0.9892 -0.4354 -0.8994

如-0.6857为x第3列与y的第1列的相关系数。它等于: rho=corr(x(:,3),y(:,1)) rho = -0.6857

命令:[rho,pval]=corr(…)

Pval是返回原假设为两变量相关系数为0时,返回P值。 例:x=[1 2 7 4 ;5 12 7 8;9 17 11 17];y=[4 9;23 12;-2 -7];

[rho,pval]=corr(x,y) rho =

-0.2299 -0.7832 -0.0418 -0.6516 -0.6857 -0.9892 -0.4354 -0.8994

pval =

0.8523 0.4272 0.9734 0.5482 0.5190 0.0938 0.7132 0.2881

我们看pval值计算,如0.0938的计算:即x的第三列与y的第二列相关系数所对应的值的计算。 [r,p]=corrcoef([7;7;11], [9 12 -7]) r =

1.0000 -0.9892 -0.9892 1.0000 p =

1.0000 0.0938 0.0938 1.0000

0.0938小于显著性水平0.1,即拒绝x的第三列与y第二列不相关的原假设。

命令:[...] = corr(...,'param1', val1, 'param2', val2,...) Parameter Values 1、'Pearson' (the default) computes Pearson's 'type' linear correlation coefficient; 2、'Kendall' computes Kendall's tau; 3、'Spearman' computes Spearman's rho 1、'all' (the default) uses all rows regardless of 'rows' missing values (NaNs) 2、'complete' uses only rows with no missing values 3、 'pairwise'computes RHO(i,j) using rows with no missing values in column i or j ‘tail' -- The alternative hypothesis against which 1、'ne' -- Correlation is not zero (the default) to compute 2、'gt' -- Correlation is greater than zero p-values for 3、'lt' -- Correlation is less than zero testing the hypothesis of no correlation

例:《统计学原理》黄良文 p226页

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