mshd.net
当前位置:首页 >> mAtlAB 关于CorrCoEF函数 >>

mAtlAB 关于CorrCoEF函数

这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度(即相关系数)。计算公式是:C(1,2)/SQRT(C(1,1)*C(2,2)),其中C表示矩阵[f,g]的协方差矩阵...

%可以计算两组数据的相关系数啊 >> a=[0.6557,0.0357,0.8491,0.9340,0.6787]; b=[0.7315,0.1100,0.8884,0.9995,0.6959]; corrcoef(a,b) ans = 1.0000 0.9976 0.9976 1.0000 % 第一个1是a与a的相关系数,左边第一个0.9976是a与b相关系数,第二个0...

比如每一列有100个数据,X为100×1,只有1列;Y为100×11,有11列 则 运行该命令:R=corrcoef([X Y]); 则R中的第一行即为X与 X自己以及Y中每一列数据的相关系数;

1、第一步我们首先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数,在命令行窗口中输入“help corrcoef”,可以看到corrcoef函数用法, 2、第二步在命令行窗口中输入a=[1 3 6 7 8 16],b=[2 4 7 9 15 19],创建两个矩阵,求两个矩阵的相关系数,...

当然不是了,可以产生多元矩阵的 corrcoef是计算相关系数矩阵的 就是概率论书中的ρ(rou)是无量刚的协方差 R=corrcoef(X),这里X中的不同的列代表不同的随机变量, 每一行代表不同列的随机变量的观察值,也就是该随机变量的值。 R的函数表达式如图...

p>0.05就说明这两个事件没有相关性,一般只有p

cov 这个函数是实现这个功能的 另外,对于任意两个维度之间的相关关系可以用pearsonr来计算 哦,忘了说了,cov是numpy里面的,pearsonr是scipy.stats里面的

函数是数学里应用和难易度最多的,也是数学领域的一个突破。 matlab中corrcoef函数的使用有: 第一是,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...

function r= mycorrcoef(x)[m,n] = size(x);if m>1 & n>1 %计算协方差cv xc = x - repmat(sum(x)/m,m,1); % Remove mean cv = xc' * xc / (m-1); %计算方差 d = diag(cv); %对角元素 v = d*d'; %相关系数=协方差/方差 r = cv./sqrt(v);else r=1;...

cov是算方差的,corr2是算相关的。 cov是除以(N-1)的,corr2是除以N的,假设N是向量的长度的话。除以(N-1),从统计学角度上说,是无偏估计,而除以N是有偏估计。 corrcoef是换算相关矩阵的,也就是说可以输入M个向量,会生成MXM的矩阵。 这玩...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.mshd.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com