cov2corr

Преобразуйте ковариацию в стандартные коэффициенты отклонения и корреляции

Описание

пример

[ExpSigma,ExpCorrC] = cov2corr(ExpCovariance) преобразует ковариацию в стандартные отклонения и коэффициенты корреляции.

Примеры

свернуть все

Этот пример показов, как преобразовать матрицу ковариации в стандартные отклонения и коэффициенты корреляции.

ExpCovariance = [0.25 -0.5
                -0.5   4.0];

[ExpSigma, ExpCorrC] = cov2corr(ExpCovariance)
ExpSigma = 1×2

    0.5000    2.0000

ExpCorrC = 2×2

    1.0000   -0.5000
   -0.5000    1.0000

Входные параметры

свернуть все

Ковариационная матрица, заданная как n-by- n ковариационная матрица, где n - количество случайных процессов. Для получения примера см. cov или ewstats.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Стандартное отклонение каждого процесса, возвращаемое как 1-by- n вектор.

Записи ExpCorrC область значений от 1 (полностью коррелированный) с -1 (полностью антикоррелированный). Значение 0 в записи (i, j) указывает, что i 'й и j' й процессы являются некоррелированными.

ExpSigma(i) = sqrt( ExpCovariance(i,i) );
ExpCorrC(i,j) = ExpCovariance(i,j)/( ExpSigma(i)*ExpSigma(j) );

Типы данных: double

Коэффициенты корреляции, возвращенные как n-by- n матрица.

Представлено до R2006a