corrplot

Постройте переменные корреляции

свернуть все на странице

Синтаксис

corrplot(X)
corrplot(X,Name,Value)
R = corrplot(___)
[R,PValue] = corrplot(___)
corrplot(ax,___)
[R,PValue,H] = corrplot(___)

Описание

пример

corrplot(X) создает матрицу графиков, показывающих корреляции среди пар переменных в 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.

пример

corrplot(X,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, corrplot(X,'type','Spearman','testR','on') вычисляет коэффициент порядковой корреляции Копьеносца и тестирует на значительные коэффициенты корреляции.

пример

R = corrplot(___) возвращает корреляционную матрицу X отображенный в графиках с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

пример

[R,PValue] = corrplot(___) дополнительно возвращает p - значения, следующие из теста нулевой гипотезы никакой корреляции против альтернативы для ненулевой корреляции. Элементы PValue соответствуйте элементам R.

corrplot(ax,___) графики на осях заданы ax вместо текущей системы координат (gca). ax может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

[R,PValue,H] = corrplot(___) дополнительно возвращает указатели на нанесенные на график графические объекты. Используйте элементы h изменить свойства графика после того, как вы создаете его.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Постройте корреляции между несколькими временными рядами.

Загрузите данные по канадской инфляции и процентным ставкам. 

load Data_Canada

Постройте коэффициенты линейной корреляции Пирсона между всеми парами переменных. 

corrplot(DataTable)

MATLAB figure

График корреляции показывает, что краткосрочные, среднесрочные, и долгосрочные процентные ставки высоко коррелируются.

Чтобы исследовать метку времени данной величины, введите gname(dates) в Командное окно и программное обеспечение представляет интерактивное перекрестие по графику. Чтобы отсоединить метку времени данной величины, кликните по нему с помощью перекрестия.

Скрипт Open Live Script

Постройте порядковые корреляции Кендалла между несколькими временными рядами. Проведите тест гипотезы, чтобы определить, какие корреляции существенно отличаются от нуля.

Загрузите данные по канадской инфляции и процентным ставкам. 

load Data_Canada

Постройте коэффициенты порядковой корреляции Кендалла между всеми парами переменных. Задайте тест гипотезы, чтобы определить, какие корреляции существенно отличаются от нуля. 

corrplot(DataTable,'type','Kendall','testR','on')

MATLAB figure

Коэффициенты корреляции, подсвеченные в красном, указывают, какие пары переменных имеют корреляции, существенно отличающиеся от нуля. Для этих временных рядов все пары переменных имеют корреляции, существенно отличающиеся от нуля.

Скрипт Open Live Script

Протестируйте на корреляции, больше, чем нуль между несколькими временными рядами.

Загрузите данные по канадской инфляции и процентным ставкам. 

load Data_Canada

Возвратите корреляции попарного Пирсона и соответствующие p-значения для тестирования нулевой гипотезы никакой корреляции против альтернативы с правильным хвостом, что корреляции больше нуля. 

[R,PValue] = corrplot(DataTable,'tail','right');

MATLAB figure

PValue
PValue = 5×5

    1.0000    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000
    0.0000    1.0000    0.0000    0.0000    0.0001
    0.0000    0.0000    1.0000    0.0000    0.0000
    0.0000    0.0000    0.0000    1.0000    0.0000
    0.0000    0.0001    0.0000    0.0000    1.0000

Выход PValue имеет попарные p-значения что-то меньшее чем значение по умолчанию 0,05 уровня значения, указывая, что все пары переменных имеют корреляцию, значительно больше, чем нуль.

Входные параметры

свернуть все

Данные временных рядов в виде numObs- numVars числовая матрица, таблица или расписание. X состоит из numObs наблюдения относительно numVars числовые переменные.

Типы данных: double | table | timetable

Оси, на которых можно построить в виде Axes объект.

По умолчанию, corrplot графики к текущей системе координат (gca).

corrplot не поддерживает UIAxes цели.

Аргументы name-value

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.

Пример: 'tails','right','alpha',0.1 задает тесты с правильным хвостом на 0,1 уровнях значения

Коэффициент корреляции, чтобы вычислить в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'type' и одно из следующего:

'Pearson'Коэффициент линейной корреляции Пирсона
'Kendall'Коэффициент порядковой корреляции Кендалла (τ)
'Spearman'Коэффициент порядковой корреляции копьеносца (ρ)

Пример: 'type','Kendall'

Типы данных: char | string

Опция для обработки строк с NaN значения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'rows' и одно из следующего:

'all'Используйте все строки, независимо от NaNs.
'complete'Использование только строки без NaNs.
'pairwise'Используйте строки без NaNs в столбце i или j, чтобы вычислить R (i, j).

Пример: 'rows','complete'

Типы данных: char | string

Альтернативная гипотеза (Ha) использовалась для расчета p-значений в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'tail' и одно из следующего:

'both'Ha: Корреляция не является нулем.
'right'Ha: Корреляция больше нуля.
'left'Ha: Корреляция меньше нуля.

Пример: 'tail','left'

Типы данных: char | string

Имена переменных, которые будут использоваться в графиках в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'varNames' и вектор строки или массив ячеек из символьных векторов с numVars имена. Все имена переменных являются усеченными к первым пяти символам.

  • Если X матрица, именами переменных по умолчанию является {'var1','var2',...}.

  • Если X таблица или расписание, именами переменных по умолчанию является X.Properties.VariableNames.

Пример: 'varNames',{'CPF','AGE','BBD'}

Типы данных: cell | string

Значение тестирует индикатор на то, протестировать ли на значительные корреляции в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'testR' и один из 'off' или 'on'. Если вы задаете значение 'on', значительные корреляции подсвечены в красном в графике корреляционной матрицы.

Пример: 'testR','on'

Типы данных: char | string

Уровень значения для тестов корреляции в виде скаляра между 0 и 1.

Пример: 'alpha',0.01

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Корреляции между парами переменных в X это отображено в графиках, возвращенных как numVars- numVars матрица.

p-, соответствующие значению, тестируют на элементах R, возвращенный как numVars- numVars матрица. P-значения используются, чтобы протестировать гипотезу никакой корреляции против альтернативы для ненулевой корреляции.

Указатели на нанесенные на график графические объекты, возвращенные как numVars- numVars графический массив. H содержит уникальные идентификаторы графика, которые можно использовать, чтобы запросить или изменить свойства графика.

Советы

  • 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.

Алгоритмы

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.

Смотрите также

| |

Представленный в R2012a

Документация Econometrics Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте