cov2corr

Преобразуйте ковариацию в стандартное отклонение и коэффициент корреляции

свернуть все на странице

Синтаксис

[ExpSigma,ExpCorrC] = cov2corr(ExpCovariance)

Описание

пример

[ExpSigma,ExpCorrC] = cov2corr(ExpCovariance) преобразовывает ковариацию в стандартные отклонения и коэффициенты корреляции.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Этот пример показывает, как преобразовать ковариационную матрицу в стандартные отклонения и коэффициенты корреляции.

ExpCovariance = [0.25 -0.5
                -0.5   4.0];

[ExpSigma, ExpCorrC] = cov2corr(ExpCovariance)
ExpSigma = 1×2

    0.5000    2.0000


ExpCorrC = 2×2

    1.0000   -0.5000
   -0.5000    1.0000

Входные параметры

свернуть все

Ковариационная матрица, заданная как n-by-n ковариационная матрица, где n является количеством вероятностных процессов. Для примера смотрите cov или ewstats.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Стандартное отклонение каждого процесса, возвращенного как 1-by-n вектор.

Записи ExpCorrC колеблются от 1 (полностью коррелируемый) к -1 (полностью антикоррелируемый). Значение 0 в (i, j) запись указывает, что i 'th и j 'th процессы является некоррелированым.

ExpSigma(i) = sqrt( ExpCovariance(i,i) );
ExpCorrC(i,j) = ExpCovariance(i,j)/( ExpSigma(i)*ExpSigma(j) );

Типы данных: double

Коэффициенты корреляции, возвращенные как n-by-n матрица.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Financial Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте