Коэффициенты корреляции для объекта финансового временного ряда
corrcoef не рекомендуется. Использовать timetable вместо этого. Дополнительные сведения см. в разделе Преобразование объектов финансового временного ряда в расписания.
r = corrcoef(X) r = corrcoef(X,Y)
| Объект финансового временного ряда, где каждая строка является наблюдением, а каждый столбец - переменной. |
| Объект финансового временного ряда, где каждая строка является наблюдением, а каждый столбец - переменной. |
corrcoef основан на MATLAB
®corrcoef функция. Посмотрите corrcoef.
r=corrcoef(X) вычисляет матрицу r коэффициентов корреляции для объекта серии финансового времени (fints) X, в которой каждая строка является наблюдением, а каждый столбец - переменной.
r=corrcoef(X,Y), где X и Y объекты финансового временного ряда как векторы столбцов, то же, что и r=corrcoef([X Y]). corrcoef новообращенные X и Y к векторам столбцов, если они не являются; то есть r = corrcoef(X,Y) эквивалентно r=corrcoef([X(:) Y(:)]) в таком случае.
Если c - ковариационная матрица, c= cov(X), то corrcoef(X) - матрица, в которой (i,j) '-й элемент является ci,j/sqrt(ci,i*c(j,j)).
[r,p]=corrcoef(...) также возвращает p, матрица p- значения для проверки гипотезы отсутствия корреляции. Каждый p-значение - вероятность получения такой большой корреляции, как наблюдаемое значение случайным образом, когда истинная корреляция равна нулю. Если p(i,j) меньше 0,05, то корреляция r(i,j) является значимым.
[r,p,rlo,rup]=corrcoef(...) также возвращает матрицы rlo и rup, того же размера, что и r, содержащий нижние и верхние границы для 95% доверительного интервала для каждого коэффициента.
[...]=corrcoef(...,'PARAM1',VAL1,'PARAM2',VAL2,...) указывает дополнительные параметры и их значения. Допустимые параметры:
'alpha' - Число от 0 через 1 для указания доверительного уровня 100 * (1-ALPHA)%. По умолчанию: 0.05 для 95% доверительных интервалов.
'rows' - Либо 'all' (по умолчанию) для использования всех строк, 'complete' для использования строк без NaN значения, или 'pairwise' вычислить r(i,j) с использованием строк без NaN значения в столбце i или j.
Значение p вычисляется путем преобразования корреляции для создания t-статистики, имеющей N - 2 степени свободы, где N - количество строк X. Доверительные границы основаны на асимптотическом нормальном распределении 0,5 * log ((1 + r )/( 1 - r)), с приблизительной дисперсией, равной 1/( N - 3). Эти границы являются точными для больших выборок, когдаX имеет многомерное нормальное распределение. 'pairwise' опция может создать r матрица, которая не является положительной определенной.