Линейный или оценивают частичные коэффициенты корреляции
возвращает демонстрационные линейные частичные коэффициенты корреляции с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение", с помощью входных параметров от любого из предыдущих синтаксисов. Например, можно задать, использовать ли Пирсона или Спирмена частичные корреляции, или задать, как обработать отсутствующие значения.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 выход, 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];
x
матрица содержит переменные, чтобы протестировать на частичную корреляцию. z
матрица 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
обработки каждый столбец как отдельная переменная.
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
укажите, 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 x
и y
введите матрицы 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 курение состояния). Измерения для BloodPressure
содержатся в двух столбцах: первый столбец содержит верхний (систолический) номер, и второй столбец содержит ниже (диастолический) номер. partialcorr
обработки каждый столбец как отдельная переменная.
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
укажите, 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 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 курение состояния). Измерения для BloodPressure
содержатся в двух столбцах: первый столбец содержит верхний (систолический) номер, и второй столбец содержит ниже (диастолический) номер. partialcorr
обработки каждый столбец как отдельная переменная.
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
укажите на тот 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 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
соответствуйте наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single
| double
y
— Матрица данныхМатрица данных, заданная как n-by-py матрица. Строки y
соответствуйте наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single
| double
z
— Матрица данныхМатрица данных, заданная как n-by-pz матрица. Строки z
соответствуйте наблюдениям, и столбцы соответствуют переменным.
Типы данных: single
| double
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и 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.'Type'
— Тип частичных корреляций'Pearson'
(значение по умолчанию) | 'Spearman'
Тип частичных корреляций, чтобы вычислить, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Type'
и одно из следующих.
'Pearson' | Вычислите Пирсона (линейные) частичные корреляции. |
'Spearman' | Вычислите Копьеносца (ранг) частичные корреляции. |
Пример: 'Type','Spearman'
'Rows'
— Строки, чтобы использовать в расчете'all'
(значение по умолчанию) | 'complete'
| 'pairwise'
Строки, чтобы использовать в расчете, заданном как разделенная запятой пара, 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) использование строк без отсутствующих значений в столбце i или j . |
Пример: 'Rows','complete'
'Tail'
— Альтернативная гипотеза'both'
(значение по умолчанию) | 'right'
| 'left'
Альтернативная гипотеза, чтобы протестировать против, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Tail'
и одно из следующих.
'both' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция не 0. |
'right' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция больше 0. |
'left' | Протестируйте альтернативную гипотезу, что корреляция меньше 0. |
Пример: 'Tail','right'
rho
— Демонстрационные линейные частичные коэффициенты корреляцииДемонстрационные линейные частичные коэффициенты корреляции, возвращенные как матрица.
Если вы вводите только x
матрица, rho
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 вход x
и z
матрицы, rho
симметричный p x-by-px матрица. (i, j) th запись демонстрационная линейная частичная корреляция между i th и j th столбцы в x
, управляемый для переменных в z
.
Если вы вход x
Y
, и z
матрицы, rho
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
, управляемый для переменных в z
.
Если ковариационная матрица [x,z]
затем частичная корреляционная матрица x
, управление для z
, может быть задан официально как нормированная версия ковариационной матрицы: S xx – (S xzSzz–1SxzT).
pval
— p - значенияp-, возвращенные как матрица. Каждый элемент pval
p - значение для соответствующего элемента rho
.
Если pval(i,j)
мал, затем 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 в преобразовании корреляции. Это точно для линейной частичной корреляции когда x
и z
нормальны, но приближение большой выборки в противном случае.
corr
| corrcoef
| partialcorri
| tiedrank
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
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.