Постройте переменные корреляции
corrplot(
создает матрицу графиков, показывающих корреляции среди пар переменных в X
)X
. Гистограммы переменных появляются по матричной диагонали; графики рассеивания переменных пар появляются в от диагонали. Наклоны линий ссылки наименьших квадратов в графиках рассеивания равны отображенным коэффициентам корреляции.
corrplot(
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, X
,Name,Value
)corrplot(X,'type','Spearman','testR','on')
вычисляет коэффициент порядковой корреляции Копьеносца и тестирует на значительные коэффициенты корреляции.
возвращает корреляционную матрицу R
= corrplot(___)X
отображенный в графиках с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
corrplot(
графики на осях заданы ax
,___)ax
вместо текущей системы координат (gca
). ax
может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
Опция 'rows','pairwise'
, то, которое является значением по умолчанию, может возвратить корреляционную матрицу, которая не является положительна определенный. 'complete'
опция всегда возвращает положительно-определенную матрицу, но в целом оценки основаны на меньшем количестве наблюдений.
Использование gname
идентифицировать точки в графиках.
Программное обеспечение вычисляет:
p - значения для корреляции Пирсона путем преобразования корреляции, чтобы создать t - статистическая величина с numObs
– 2 степени свободы. Преобразование точно когда X
нормально.
p- для порядковых корреляций Кендалла и Копьеносца с помощью любого точные распределения сочетания (для размеров небольшой выборки) или приближения большой выборки.
p - значения для двусторонних тестов путем удвоения более значительного из двух односторонних p - значения.
collintest
| corr
| gname