Коэффициенты корреляции для объекта финансовых временных рядов
corrcoef
не рекомендуется. Использовать timetable
вместо этого. Для получения дополнительной информации смотрите Преобразование финтов финансовых временных рядов в Timetables.
r = corrcoef(X) r = corrcoef(X,Y)
| Объект финансовых временных рядов, где каждая строка является наблюдением, а каждый столбец - переменной. |
| Объект финансовых временных рядов, 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 финансового временного ряда (fints
) X
, в которой каждая строка является наблюдением, а каждый столбец - переменной.
r=corrcoef(X,Y)
, где X
и Y
являются ли объекты финансовых временных рядов такими же векторами-столбцами, то есть такими же, как r=corrcoef([X Y])
. corrcoef
преобразует X
и Y
в векторы-столбцы, если они не являются; то есть r = corrcoef(X,Y)
эквивалентно r=corrcoef([X(:) Y(:)])
в этом случае.
Если c
- ковариационная матрица, c= cov(X)
, затем corrcoef(X)
- матрица, чей (i,j
) 'th элемент c
i,j
/ sqrt
(c
i,i
* c
(j,j
)).
[r,p]=corrcoef(...)
также возвращается p
, матрица p
- значения для проверки гипотезы об отсутствии корреляции. Каждый p
-value - вероятность получения такой большой корреляции, как наблюдаемое значение, случайным образом, когда истинная корреляция равна нулю. Если p
(i,j
) меньше 0,05, тогда корреляция r
(i,j
) является значительным.
[r,p,rlo,rup]=corrcoef(...)
также возвращает матрицы rlo
и rup
, того же размера, что и r
, содержащий нижнюю и верхнюю границы для 95% доверительного интервала для каждого коэффициента.
[...]=corrcoef(...,'PARAM1',VAL1,'PARAM2',VAL2,...)
задает дополнительные параметры и их значения. Допустимые параметры:
'alpha'
- Число из 0
через 1
для определения доверительного уровня 100 * (1-ALPHA)%. По умолчанию это 0.05
для 95% доверительных интервалов.
'rows'
- Либо 'all'
(по умолчанию) чтобы использовать все строки, 'complete'
использовать строки без NaN
значений, или 'pairwise'
для вычисления r
(i,j
) использование строк без NaN
значения в столбце i
или j
.
Значение p вычисляется путем преобразования корреляции, чтобы создать t-статистическую N
- 2 степени свободы, где N
количество строк X
. Доверительные границы основаны на асимптотическом нормальном распределении 0,5 * журнал ((1 + r )/( 1 - r)) с приблизительным отклонением, равной 1/( N-3). Эти границы точны для больших выборок при X
имеет многомерное нормальное распределение. The 'pairwise'
опция может создать r
матрица, которая не является положительно определенной.