Линейный или оценивают частичные коэффициенты корреляции
rho = partialcorr(x)rho = partialcorr(x,z)rho = partialcorr(x,y,z)rho = partialcorr(___,Name,Value)[rho,pval]
= partialcorr(___)rho = partialcorr(___,Name,Value)
Вычислите частичные коэффициенты корреляции между парами переменных во входной матрице.
Загрузите выборочные данные. Преобразуйте полы в hospital.Sex к числовым идентификаторам группы.
load hospital;
hospital.SexID = grp2idx(hospital.Sex);Создайте входную матрицу, содержащую выборочные данные.
x = [hospital.SexID hospital.Age hospital.Smoker hospital.Weight];
Каждая строка в x содержит пол пациента, возраст, куря состояние и вес.
Вычислите частичные коэффициенты корреляции между парами переменных в x при управлении для эффектов остающихся переменных в x.
rho = partialcorr(x)
rho = 4×4
1.0000 -0.0105 0.0273 0.9421
-0.0105 1.0000 0.0419 0.0369
0.0273 0.0419 1.0000 0.0451
0.9421 0.0369 0.0451 1.0000
Матричный rho указывает, например, на корреляцию 0,9421 между полом и весом после управления для всех других переменных в x. Можно возвратиться - значения как второй вывод, и исследуют их, чтобы подтвердить, являются ли эти корреляции статистически значительными.
Для более ясного отображения составьте таблицу с соответствующей переменной и метками строки.
rho = array2table(rho, ... 'VariableNames',{'SexID','Age','Smoker','Weight'},... 'RowNames',{'SexID','Age','Smoker','Weight'}); disp('Partial Correlation Coefficients')
Partial Correlation Coefficients
disp(rho)
SexID Age Smoker Weight
________ ________ ________ ________
SexID 1 -0.01052 0.027324 0.9421
Age -0.01052 1 0.041945 0.036873
Smoker 0.027324 0.041945 1 0.045106
Weight 0.9421 0.036873 0.045106 1
Протестируйте на частичную корреляцию между парами переменных во входной матрице при управлении для эффектов второго набора переменных.
Загрузите выборочные данные. Преобразуйте полы в hospital.Sex к числовым идентификаторам группы.
load hospital;
hospital.SexID = grp2idx(hospital.Sex);Создайте две матрицы, содержащие выборочные данные.
x = [hospital.Age hospital.BloodPressure]; z = [hospital.SexID hospital.Smoker hospital.Weight];
Матрица x содержит переменные, чтобы протестировать на частичную корреляцию. Матрица z содержит переменные, чтобы управлять для. Измерения для BloodPressure содержатся в двух столбцах: первый столбец содержит верхний (систолический) номер, и второй столбец содержит ниже (диастолический) номер. partialcorr обрабатывает каждый столбец как отдельную переменную.
Протестируйте на частичную корреляцию между парами переменных в x при управлении для эффектов переменных в z. Вычислите коэффициенты корреляции.
[rho,pval] = partialcorr(x,z)
rho = 3×3
1.0000 0.1300 0.0462
0.1300 1.0000 0.0012
0.0462 0.0012 1.0000
pval = 3×3
0 0.2044 0.6532
0.2044 0 0.9903
0.6532 0.9903 0
Большие значения в pval указывают, что нет никакой значительной корреляции между возрастом и любым измерением кровяного давления после управления для пола, куря состояние и вес.
Для более ясного отображения составьте таблицы с соответствующей переменной и метками строки.
rho = array2table(rho, ... 'VariableNames',{'Age','BPTop','BPBottom'},... 'RowNames',{'Age','BPTop','BPBottom'}); pval = array2table(pval, ... 'VariableNames',{'Age','BPTop','BPBottom'},... 'RowNames',{'Age','BPTop','BPBottom'}); disp('Partial Correlation Coefficients')
Partial Correlation Coefficients
disp(rho)
Age BPTop BPBottom
________ _________ _________
Age 1 0.13 0.046202
BPTop 0.13 1 0.0012475
BPBottom 0.046202 0.0012475 1
disp('p-values')p-values
disp(pval)
Age BPTop BPBottom
_______ _______ ________
Age 0 0.20438 0.65316
BPTop 0.20438 0 0.99032
BPBottom 0.65316 0.99032 0
Протестируйте на частичную корреляцию между парами переменных в матрицах входа x и y при управлении для эффектов третьего набора переменных.
Загрузите выборочные данные. Преобразуйте полы в hospital.Sex к числовым идентификаторам группы.
load hospital;
hospital.SexID = grp2idx(hospital.Sex);Создайте три матрицы, содержащие выборочные данные.
x = [hospital.BloodPressure]; y = [hospital.Weight hospital.Age]; z = [hospital.SexID hospital.Smoker];
partialcorr может протестировать на частичную корреляцию между парами переменных в x (систолические и диастолические измерения кровяного давления) и y (вес и возраст) при управлении для переменных в z (пол и курении состояния). Измерения для BloodPressure содержатся в двух столбцах: первый столбец содержит верхний (систолический) номер, и второй столбец содержит ниже (диастолический) номер. partialcorr обрабатывает каждый столбец как отдельную переменную.
Протестируйте на частичную корреляцию между парами переменных в x и y при управлении для эффектов переменных в z. Вычислите коэффициенты корреляции.
[rho,pval] = partialcorr(x,y,z)
rho = 2×2
-0.0257 0.1289
0.0292 0.0472
pval = 2×2
0.8018 0.2058
0.7756 0.6442
Результаты в pval показывают, что, после управления для пола и курения состояния, нет никакой значительной корреляции или между измерений кровяного давления пациента и что вес пациента или между возраста.
Для более ясного отображения составьте таблицы с соответствующей переменной и метками строки.
rho = array2table(rho, ... 'RowNames',{'BPTop','BPBottom'},... 'VariableNames',{'Weight','Age'}); pval = array2table(pval, ... 'RowNames',{'BPTop','BPBottom'},... 'VariableNames',{'Weight','Age'}); disp('Partial Correlation Coefficients')
Partial Correlation Coefficients
disp(rho)
Weight Age
________ ________
BPTop -0.02568 0.12893
BPBottom 0.029168 0.047226
disp('p-values')p-values
disp(pval)
Weight Age
_______ _______
BPTop 0.80182 0.2058
BPBottom 0.77556 0.64424
Протестируйте гипотезу, что пары переменных не имеют никакой корреляции против альтернативной гипотезы, что корреляция больше, чем 0.
Загрузите выборочные данные. Преобразуйте полы в hospital.Sex к числовым идентификаторам группы.
load hospital;
hospital.SexID = grp2idx(hospital.Sex);Создайте три матрицы, содержащие выборочные данные.
x = [hospital.BloodPressure]; y = [hospital.Weight hospital.Age]; z = [hospital.SexID hospital.Smoker];
partialcorr может протестировать на частичную корреляцию между парами переменных в x (систолические и диастолические измерения кровяного давления) и y (вес и возраст) при управлении для переменных в z (пол и курении состояния). Измерения для BloodPressure содержатся в двух столбцах: первый столбец содержит верхний (систолический) номер, и второй столбец содержит ниже (диастолический) номер. partialcorr обрабатывает каждый столбец как отдельную переменную.
Вычислите коэффициенты корреляции с помощью теста с правильным хвостом.
[rho,pval] = partialcorr(x,y,z,'Tail','right')
rho = 2×2
-0.0257 0.1289
0.0292 0.0472
pval = 2×2
0.5991 0.1029
0.3878 0.3221
Результаты в pval показывают, что partialcorr не отклоняет нулевую гипотезу ненулевых корреляций между переменными в x и y после управления для переменных в z, когда альтернативная гипотеза - то, что корреляции больше, чем 0.
Для более ясного отображения составьте таблицы с соответствующей переменной и метками строки.
rho = array2table(rho, ... 'RowNames',{'BPTop','BPBottom'},... 'VariableNames',{'Weight','Age'}); pval = array2table(pval, ... 'RowNames',{'BPTop','BPBottom'},... 'VariableNames',{'Weight','Age'}); disp('Partial Correlation Coefficients')
Partial Correlation Coefficients
disp(rho)
Weight Age
________ ________
BPTop -0.02568 0.12893
BPBottom 0.029168 0.047226
disp('p-values')p-values
disp(pval)
Weight Age
_______ _______
BPTop 0.59909 0.1029
BPBottom 0.38778 0.32212
x Матрица данныхМатрица данных, заданная как n-by-px матрица. Строки x соответствуют наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single | double
y Матрица данныхМатрица данных, заданная как n-by-py матрица. Строки y соответствуют наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single | double
z Матрица данныхМатрица данных, заданная как n-by-pz матрица. Строки z соответствуют наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single | double
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'Type','Spearman','Rows','complete' вычисляет Копьеносца частичные корреляции с помощью только данные в строках, которые не содержат отсутствующих значений.Ввод Тип частичных корреляций'Pearson' (значение по умолчанию) | 'Spearman'Тип частичных корреляций, чтобы вычислить, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Type' и одно из следующих.
'Pearson' | Вычислите Пирсона (линейные) частичные корреляции. |
'Spearman' | Вычислите Копьеносца (ранг) частичные корреляции. |
Пример: 'Type','Spearman'
'Строки' Строки, чтобы использовать в вычислении'all' (значение по умолчанию) | 'complete' | 'pairwise'Строки, чтобы использовать в вычислении, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Rows' и одно из следующих.
'all' | Используйте все строки входа независимо от отсутствующих значений (NaN s). |
'complete' | Использование только строки входа без отсутствующих значений. |
'pairwise' | Вычислите rho(i,j) с помощью строк без отсутствующих значений в столбце i или j. |
Пример: 'Rows','complete'
хвост Альтернативная гипотеза'both' (значение по умолчанию) | 'right' | 'left'Альтернативная гипотеза, чтобы протестировать против, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Tail' и одно из следующих.
'both' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция не 0. |
'right' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция больше, чем 0. |
'left' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция - меньше чем 0. |
Пример: 'Tail','right'
\rho Демонстрационные линейные частичные коэффициенты корреляцииДемонстрационные линейные частичные коэффициенты корреляции, возвращенные как матрица.
Если вы вводите только матрицу x, rho является симметричный p x-by-px матрица. (i, j) th запись демонстрационная линейная частичная корреляция между i-th и j-th столбцы в x.
Если вы матрицы входа x и z, rho является симметричный p x-by-px матрица. (i, j) th запись демонстрационная линейная частичная корреляция между i th и j th столбцы в x, которым управляют для переменных в z.
Если вы, входом x, y и матрицами z, rho является p x-by-py матрица, где (i, j) th запись демонстрационная линейная частичная корреляция между i th столбец в x и j th столбец в y, которым управляют для переменных в z.
Если ковариационная матрица [x,z]
затем частичная корреляционная матрица x, управляющего для z, может быть задана официально как нормированная версия ковариационной матрицы: S xx – (S xzSzz–1SxzT).
pval — p - значенияp - значения, возвращенные как матрица. Каждым элементом pval является p - значение для соответствующего элемента rho.
Если pval(i,j) является маленьким, то соответствующая частичная корреляция rho(i,j) статистически существенно отличается от 0.
partialcorr вычисляет p - значения для линейного, и оцените частичные корреляции с помощью распределения t Студента для преобразования корреляции. Это точно для линейной частичной корреляции, когда x и z нормальны, но приближение большой выборки в противном случае.
corr | corrcoef | partialcorri | tiedrank
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.