Коэффициенты корреляции
corrcoef будет удален в будущем релизе. Используйте timetable вместо этого. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Финансовые маневры Объектов Временных рядов в Расписания.
r = corrcoef(X) r = corrcoef(X,Y)
| Матрица, где каждая строка является наблюдением и каждым столбцом, является переменной. |
| Матрица, где каждая строка является наблюдением и каждым столбцом, является переменной. |
corrcoef основан
на функции MATLAB® corrcoef. Смотрите corrcoef.
r=corrcoef(X) вычисляет матричный r коэффициентов корреляции для массива X, в котором каждая строка является наблюдением, и каждый столбец является переменной.
r=corrcoef(X,Y), где X и Y являются вектор-столбцами, совпадает с r=corrcoef([X Y]). corrcoef преобразовывает X и Y к вектор-столбцам, если они не; то есть, r = corrcoef(X,Y) эквивалентен r=corrcoef([X(:) Y(:)]) в этом случае.
Если c является ковариационной матрицей, c= cov(X), то corrcoef(X) является матрицей, (i,j) которой 'th элемент c i,j/sqrt (c i,i *c (j,j)).
[r,p]=corrcoef(...) также возвращает p, матрицу p - значения для тестирования гипотезы никакой корреляции. Каждый p - значение является вероятностью получения корреляции, столь же большой как наблюдаемая величина случайным шансом, когда истинная корреляция является нулем. Если p (i,j) является меньше чем 0,05, то корреляция r (i,j) является значительной.
[r,p,rlo,rup]=corrcoef(...) также возвращает матрицы rlo и rup, одного размера как r, содержа нижние и верхние границы для 95%-го доверительного интервала для каждого коэффициента.
[...]=corrcoef(...,'PARAM1',VAL1,'PARAM2',VAL2,...) задает дополнительные параметры и их значения. Допустимые параметры:
\alpha Номер от 0 до 1, чтобы задать доверительный уровень 100* (1-ALPHA) %. Значением по умолчанию является 0.05 для 95% доверительных интервалов.
'Строки' Или 'all' (значение по умолчанию), чтобы использовать все строки, 'complete', чтобы использовать строки без значений NaN или 'pairwise', чтобы вычислить r (i,j) с помощью строк без значений NaN в столбце i или j.
p - значение вычисляется путем преобразования корреляции, чтобы создать t-статистическую-величину, имеющую N – 2 степени свободы, где N является количеством строк X. Доверительные границы основаны на асимптотическом нормальном распределении 0.5*log ((1 + r) / (1 – r)) с аппроксимированным отклонением, равным 1 / (N – 3). Эти границы точны для больших выборок, когда X имеет многомерное нормальное распределение. Опция 'pairwise' может произвести матрицу r, которая не является положительна определенный.
