怎么观察相关系数矩阵
怎么观察相关系数矩阵问题一：相关系数矩阵怎么分析从表中我们可以看到，EDI与EDI的相关系数为1（这是显然的，自己跟自己跟定线性相关），类似的，矩阵对角线位置都是1。其余不相同的两个变量相关系数在-1到1之间，如EDI与HP的相关系数为0.261。矩阵每行每列第二小行中的数是双边检验的值，由下面的注释知道，分为0.05,和0.01两种显著性水平。N应该是观测次数
问题二：利用SPSS，相关系数矩阵怎么算analyze-correlate-bivariate-选择变量
OK
输出的是相关系数矩阵
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。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就伐道，比如“**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).”
就是说，如果相关系数后有**符号，代表在0.01显著性水平下显著相关
粗略判断的方法是，相关系数0.6以上，可以认为显著相关了
问题三：eviews里的相关系数矩阵怎么看选择目标序列openasgroupview>covarianceanalysis>勾选correlation，得出结果
相关系数啊，就是自变量和变量之间的相关程度
问题四：在excel中如何求相关系数矩阵wenku.baidu/...l2HiES
方式方法如上面的连接。
问题五：SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的把几个变量输入到SPSS中
菜单：分析-相关-双变量，或analyze-correlate-bivariate
多个变量放入变量框，计算出来就是以相关矩阵出现的
问题六：怎么看相关系数显著性检验表？这里主要关注两个信息就够了，一个是n，那就是你的样本容量，比如n=100的话就是有100个被试，也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的行。另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性，一般0.05水平就够了，比如n=100显著性水平alpha=0.05时，相关系数显著性的临界值为0.195，也就是说这个条件下，只要相关系数r的绝对值在0.195以上，就可以认为此相关系数在0.05水平上显著。
另外，一般报告的原则是，报告统计量所达到的最高显著性水平，也就是如果你的数据达到0.01水平的显著，就不要说它在0.05水平显著了
问题七：如何计算两个矩阵的相关系数使用函数corr(x,y);
问题八：请教：如何求两个矩阵的相关系数使用函数corr(x,y);
绛旓細2銆佺浉鍏崇郴鏁扮煩闃电殑瀵硅绾垮厓绱犱负1锛屼竴涓彉閲忎笌鑷韩鐨勭浉鍏虫ф绘槸涓1銆3銆佸綋鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀涓殑鏌愪釜鍏冪礌鎺ヨ繎-1鎴1鏃讹紝琛ㄧず涓や釜鍙橀噺涔嬮棿瀛樺湪杈冨己鐨勮礋鐩稿叧鎴栨鐩稿叧鍏崇郴銆4銆佸彲浠ラ氳繃瑙傚療鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀涓殑鏄捐憲鐩稿叧绯绘暟锛堟帴杩1鎴-1鐨勭郴鏁帮級锛屾潵纭畾鍝簺鍙橀噺涔嬮棿瀛樺湪鍏崇郴浠ュ強杩欎簺鍏崇郴鐨勫己搴﹀拰鏂瑰悜銆5銆佸湪鍒嗘瀽鐩...
绛旓細闂涓锛鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鎬庝箞鍒嗘瀽浠庤〃涓垜浠彲浠ョ湅鍒帮紝EDI涓嶦DI鐨勭浉鍏崇郴鏁颁负1锛堣繖鏄樉鐒剁殑锛岃嚜宸辫窡鑷繁璺熷畾绾挎х浉鍏筹級锛岀被浼肩殑锛岀煩闃靛瑙掔嚎浣嶇疆閮芥槸1銆傚叾浣欎笉鐩稿悓鐨勪袱涓彉閲忕浉鍏崇郴鏁板湪-1鍒1涔嬮棿锛屽EDI涓嶩P鐨勭浉鍏崇郴鏁颁负0.261銆傜煩闃垫瘡琛屾瘡鍒楃浜屽皬琛屼腑鐨勬暟鏄弻杈规楠岀殑鍊硷紝鐢变笅闈㈢殑娉ㄩ噴鐭ラ亾锛屽垎涓0.05...
绛旓細鎬ц川锛氱浉鍏崇煩闃电殑瀵硅鍏冪礌鏄1銆傜浉鍏崇煩闃垫槸瀵圭О鐭╅樀銆備竴鑸潵璇存潈閲嶇郴鏁扮浉鍔犱箣鍜岀瓑浜庡洖1锛屼絾杩欓噷鍙互涓嶇敤绛夌瓟浜1鐨勶紝鍥犱负y1鍒皔4閮藉睘浜庝笉鍚岀殑绫诲瀷锛岃鍙嶆槧鍒癎DP涓婁笉蹇呰鏉冮噸涔嬪拰涓1銆
绛旓細鍦ㄨ绠楃浉鍏崇郴鏁扮煩闃垫椂锛棣栧厛闇瑕佹敹闆嗗涓彉閲忕殑鏁版嵁锛屽苟璁＄畻瀹冧滑涔嬮棿鐨勭浉鍏崇郴鏁般傝繖浜涚浉鍏崇郴鏁板氨鏄浉鍏崇郴鏁扮煩闃电殑鍏冪礌銆傚叿浣撴潵璇达紝濡傛灉鏈変竴涓寘鍚玭涓彉閲忕殑鏁版嵁闆嗭紝閭ｄ箞鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀灏嗘槸涓涓猲×n鐨勭煩闃点傜煩闃典腑鐨勬瘡涓涓厓绱燵i,j]琛ㄧず绗琲涓彉閲忓拰绗琷涓彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧绯绘暟銆傜浉鍏崇郴鏁板彲浠ラ氳繃澶氱鏂规硶...
绛旓細1銆佸埄鐢⊿PSS杈撳叆鐩稿叧鐨勬暟鎹紝閫氳繃鍒嗘瀽閭ｉ噷鐐瑰嚮鍥炲綊涓嬮潰鐨勭嚎鎬с2銆佷笅涓姝ヤ細寮瑰嚭涓涓璇濇锛岄渶瑕佺‘瀹氬搴旂殑鍥犲彉閲忓拰鑷彉閲忋3銆佽繖涓椂鍊欐墦寮缁熻閲忕獥鍙ｅ嬀閫夊叡绾挎ц瘖鏂紝濡傛灉娌￠棶棰樺氨鐩存帴缁х画銆4銆佽繖鏍蜂竴鏉ョ瓑寰楀埌鐩稿簲鐨勭粨鏋滀互鍚庯紝鍗冲彲绠鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀浜嗐
绛旓細涓銆鐩稿叧鐭╅樀鐨勫畾涔 鐩稿叧鐭╅樀鏄竴涓绉扮煩闃碉紝鍏朵腑姣忎釜鍏冪礌琛ㄧず涓や釜鍙橀噺涔嬮棿鐨鐩稿叧绯绘暟銆傜浉鍏崇郴鏁版槸鐢ㄦ潵琛￠噺鍙橀噺涔嬮棿绾挎х浉鍏崇▼搴︾殑缁熻閲忥紝鍏跺彇鍊艰寖鍥翠负-1鍒1涔嬮棿銆傜浉鍏崇郴鏁颁负姝ｈ〃绀轰袱涓彉閲忓憟姝ｇ浉鍏筹紝涓鸿礋琛ㄧず涓や釜鍙橀噺鍛堣礋鐩稿叧锛屼负0琛ㄧず涓や釜鍙橀噺涓嶇浉鍏炽備簩銆佺浉鍏崇煩闃电殑搴旂敤 1銆佸彉閲忛夋嫨锛氱浉鍏崇煩闃靛彲浠...
绛旓細鍑芥暟鏍煎紡 corrcoef(X,Y) 鍑芥暟鍔熻兘锛氬叾涓%杩斿洖鍒楀悜閲廥,Y鐨勭浉鍏崇郴鏁帮紝绛夊悓浜巆orrcoef([X Y])锛涘嚱鏁颁妇渚嬶細鍦ㄥ懡浠ょ獥鍙ｄ骇鐢熶袱涓10*3闃剁殑闅忔満鏁扮粍x鍜寉锛岃绠楀叧浜巟鍜寉鐨鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀锛歺=rand(10,3);y=rand(10,3);cx=cov(x) cy=cov(y) cxy=cov(x,y) px=corrcoef(x) pxy= corrcoef(x,y)...
绛旓細1銆佷娇鐢ㄥ厠鎷夐粯娉曞垯锛氬浜庣嚎鎬ф柟绋嬬粍锛岃嫢绯绘暟琛屽垪寮忎笉绛変簬闆讹紝鍒欐柟绋嬬粍鏈夊敮涓瑙ｏ紝鍚﹀垯鏈夋棤鏁颁釜瑙ｏ紝姝ゆ椂鍚戦噺缁勭嚎鎬鐩稿叧銆2銆侀氳繃瑙ｆ柟绋嬬粍鏉ヨ繘琛屽垽鏂細瀵逛簬绾挎ф柟绋嬬粍锛屽彲浠ヤ娇鐢ㄦ秷鍏冩硶鎴栬呴珮鏂秷鍏冩硶瑙ｅ嚭鏈煡閲忥紝鑻ュ緱鍒扮殑瑙ｆ槸鍞竴鐨勶紝鍒欏悜閲忕粍绾挎ф棤鍏筹紝鍚﹀垯绾挎х浉鍏炽3銆佷娇鐢ㄦ浜鐭╅樀鐨勬ц川锛氬鏋滀竴涓悜閲...
绛旓細鏂规硶濡備笅锛1銆佸浘鏍囧垎鏋 灏嗘暟鎹繘琛屽彲瑙嗗寲澶勭悊锛岀畝鍗曠殑璇村氨鏄粯鍒跺浘琛ㄣ傚崟绾粠鏁版嵁鐨勮搴﹀緢闅惧彂鐜板叾涓殑瓒嬪娍鍜岃仈绯伙紝鑰屽皢鏁版嵁鐐圭粯鍒舵垚鍥捐〃鍚庤秼鍔垮拰鑱旂郴灏变細鍙樼殑娓呮櫚璧锋潵銆傚浜庢湁鏄庢樉鏃堕棿缁村害鐨勬暟鎹紝鎴戜滑閫夋嫨浣跨敤鎶樼嚎鍥俱2銆佸崗鏂瑰樊鍙婂崗鏂瑰樊鐭╅樀鍒嗘瀽 绗簩绉鐩稿叧鍒嗘瀽鏂规硶鏄绠楀崗鏂瑰樊銆傚崗鏂瑰樊鐢ㄦ潵琛￠噺涓や釜鍙橀噺...
绛旓細1銆侀氳繃spss杈撳叆鐩稿叧鏁版嵁浠ュ悗锛屽湪鍒嗘瀽閭ｉ噷閫夋嫨鍥炲綊涓殑绾挎с2銆佽繖涓椂鍊欐潵鍒颁竴涓柊鐨勭獥鍙ｏ紝鐩存帴璁剧疆鐩稿簲鐨勫洜鍙橀噺鍜岃嚜鍙橀噺銆3銆佷笅涓姝ラ渶瑕佺偣鍑荤粺璁￠噺杩涘叆锛屽嬀閫夊叡绾挎ц瘖鏂苟纭畾缁х画銆4銆佽繖鏍蜂竴鏉ヤ細鐢熸垚瀵瑰簲鐨勭粨鏋滐紝鍗冲彲鍋氬閲嶅叡绾挎ф楠屽緱鍒鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀浜嗐
