相关系数矩阵（相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别）

本文目录

• 相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别
• 在excel中如何求相关系数矩阵
• 如何计算两个矩阵的相关系数
• 相关系数矩阵表的结果如何分析呢
• 关于相关系数矩阵的意义
• 主成分分析用相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别
• SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的
• 相关系数矩阵可以包含性别
• 相关系数矩阵是什么
• 【高分悬赏】Pearson相关系数矩阵是怎么求出来的啊

相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵。你对比下它们的等式变换关系：r=COV(x,y)/D(x)D(y)看看我的博客

在excel中如何求相关系数矩阵

在EXCEL中，CORREL函数提供了计算两个变量之间的相关系数的方法，对于矩阵矩阵不是一个数，而是一个数组。在Excel里，数组占用一片单元域，单元域用大括号表示，例如{A1：C3}，以便和普通单元域A1：C3相区别。配置时先选定单元域，同时按Shift＋Ctrl＋Enter键，大括弧即自动产生，数组域得以确认。 Excel的一个单元格就是一个变量，一片单元域也可以视为一组变量。为了计算上的方便，一组变量最好给一个数组名。例如A={A1： C3}、B={E1:G3}等。数组名的配置步骤是：选定数组域，点“插入”菜单下的“名称”，然后选择“定义”，输入数组名如A或B等，单击“确定”即可。 矩阵函数是Excel执行 矩阵计算的专用模块。常用的矩阵函数有MDETERM(计算一个矩阵的行列式)、MINVERSE(计算一个矩阵的逆矩阵)、MMULT(计算两个矩阵的乘积)、SUMPRODUCT(计算所有矩阵对应元素乘积之和)……函数可以通过点击“=”号，然后用键盘输入，可以通过点击“插入”菜单下的“函数”，或点击fx图标，然后选择“粘贴函数”中相应的函数输入。

如何计算两个矩阵的相关系数

矩阵之间没有相关性的,矩阵之间只有等价,相似,合同只有向量组之间有相关性如果是两组向量组,就把两组向量组合并到一起,然后再求出它的齐次非零解希望你能帮助到你哦

相关系数矩阵表的结果如何分析呢

EDI与EDI的相关系数为1，制类似的，矩阵对角线位置都是1。其余不相同的两个变量2113相关系数在-1到1之间，如EDI与HP的相关系数为0.261。

矩阵每行5261每列第二小行中4102的数是双边检验的值，由下面的注释知道，分为0.05,和0.01两种显著1653性水平。N是观测次数。

14*4的矩阵Y与一个21134*1的矩阵R相乘

Y=;%Y为14*4矩阵5261

R=’;%此处矩阵要转置成4*1矩阵

P=Y*R;

一般来说权重系数相加之和等于1，但这里可以不用等于1的，因为y1到4102y4都属于不同的类型，要反映到GDP上不必要权1653重之和为1。

扩展资料：

相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。

简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。

【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。

由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = − 0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。

参考资料来源：百度百科-相关系数

关于相关系数矩阵的意义

相关矩阵也叫相关系数矩阵，是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。

定义

设（X1,X2,X3...Xn）是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数ρij（i,j=1,2,...n）存在,则以ρij为元素的n阶矩阵称为该维随机向量的相关矩阵.记作R,即

注：

性质

相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。

应用

收缩范围。

②技术要素的提出、分类与体系化。

3、产品对技术(P/T)的相关矩阵评价一确定每一产品构成技术要素的等级和权重.

④编制P/P矩阵(即产品对产品的矩阵表用于定义和计算相关度)。

⑤利用P/P矩阵进行分析

主成分分析用相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

在统计学与概率论中，相关矩阵与协方差矩阵，互相关矩阵与互协方差矩阵可以通过计算随机向量（自相关或自协方差时为x，互相关或互协方差时为x,y）其第 i 个与第 j 个随机向量（即随机变量构成的向量）之间的自、互相关系数以及自、互协方差来计算。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。

相关矩阵：也叫相关系数矩阵，其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。

协方差矩阵：在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。

相关系数矩阵和协方差矩阵主要用于描述矩阵各行，列向量之间的相关程度。

SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的

首先：analyze-correlate-bivariate-选择变量

之后，OK 输出的就是相关系数矩阵（相关系数下面的Sig是显著性检验结果的P值，越接近0越显著）

表格下方也有一些相关解释，记得看明白再做进行下一步

如果你比较熟悉电脑excel表格的操作，就直接按下列提示得出SPSS相关系数矩阵

：首先，分析-降维-因子分析；

然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”，点“描述”，在下边的“相关矩阵”框中，选中“系数”“显著性”“行列式”；

最后，点“确定”即可。

相关系数矩阵可以包含性别

不包含。相关矩阵也叫相关系数矩阵，其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。设（X1,X2,X3...Xn）是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数ρij（i,j=1,2,...n）存在,则以ρij为元素的n阶矩阵称为该维随机向量的相关矩阵。

相关系数矩阵是什么

相关矩阵也叫相关系数矩阵，其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。

相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵。

协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵。

你对比下它们的等式变换关系：r=COV(x,y)/D(x)D(y)。

性质：

相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。

一般来说权重系数相加之和等于回1，但这里可以不用等答于1的，因为y1到y4都属于不同的类型，要反映到GDP上不必要权重之和为1。

【高分悬赏】Pearson相关系数矩阵是怎么求出来的啊

1 方法　　性质1： 设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。　　性质2： 设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在概率意义下，F(X1),F(X2),K,F(Xn)在（0,1）上呈均匀分布，按从小到大依次排序，记为F(X�1),F(X�2),K,F(X�n)，其相应理论值应为ri=i-0,5n，i=1，2，…，n，对应分布函数的反函数值F-1(r1),F-1(r2),K,F-1(rn)（在卡方分布中即为卡方分数）应非常接近X�1,X�2K,X�n，故在概率意义下，这些散点(X�1,F-1(r1)),(X�2,F-1(r2)),L,(X�n,F-1(rn))应在一条直线上。　　根据性质2，如果X服从正态分布，则散点理论上应落在一直线上，可以用Pearson系数刻画这种分布。但由于随机变异的存在，Pearson系数并不等于1，所以通过随机模拟的方法，制定出Pearson系数的95%界值下限。　　性质3： 由条件概率公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)可知：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是固定X，Y服从正态分布(条件概率分布)并且X的边际分布为正态分布。由线性回归的性质ε=Y-(α+βX)可知，固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充分必要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可得：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是X的边际分布为正态分布以及线性回归模型Y=α+βX+ε中的残差服从正态分布。设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为7至50，对F(x)求秩，求出排序后的F(x)和排序后的X的Pearson相关系数。表1 随机模拟5000次得到的检验正态分布的Pearson相关系数的界值（略）　　类似地，我们也可以用同样的方法得到检验卡方分布的Pearson相关系数的界值表（简化表）表2 相关系数界值表（略）　　2 随机模拟验证　　2�1 Pearson相关系数界值表的随机模拟验证　　设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为10，20，30，40，50，并计算相应的Pearson卡方系数，以及落在界值外面的比例，即拒绝比例，再在同一批数据的前提下用McNemar检验比较本方法和Swilk法的差别。表3 （一元正态分布）模拟次数（略）表4（一元偏态分布，χ2)模拟次数（略） 　　以上方法拒绝比例在样本量为7的可信区间为［78.37%，94.12%］，在其余样本量时都接近100%，可以证实是正确的。　　2�2 卡方分布界值表的随机模拟验证　　　表5 卡方分布：模拟5000次（略）　　　　2�3 马氏距离的随机模拟验证　　根据马氏距离的定义，从正态分布总体中随机抽取样本量分别为10，20，30，40，50的样本模拟5000次，根据上面提到的方法以卡方分数对X�1,X�2K,X�n求Pearson系数，并根据以上的相关系数界值表，计算相应的统计量，即拒绝比例。表6 马氏距离落在Pearson系数界值表外的比例（略）　　2�4 二元正态分布资料的随机模拟验证　　设定一个二维矩阵A，分别求出特征值P和特征向量Z，设X的元素均来自于正态总体分布，则Y=Z′×X必服从二元正态分布，随机模拟5000次，根据性质三介绍的方法验证的拒绝比例如下。表7 （二元正态分布）模拟次数（略）表8 （二元偏态分布，χ2）模拟次数（略） 　　2�5 三元正态分布资料的随机模拟验证　　类似地，随机模拟5000次，用同样方法进行验证，得到对于三元正态分布数据的拒绝比例。表9 （三元正态分布）模拟次数：5000次