相关系数矩阵表的结果如何分析呢？？？
\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u77e9\u9635\u67e5\u770b \u6982\u7387\u8bba\u4e0e\u6570\u7406\u7edf\u8ba1 \u4e00\u4e66.
\u4f7f\u7528\u51fd\u6570corrcoef\u5373\u53ef\u6c42\u51fa\uff0c\u4e0b\u9762\u662f\u4e00\u4e2a\u4f8b\u5b50\uff1a
help corrcoef
x = randn(30,4); % Uncorrelated data
x(:,4) = sum(x,2); % Introduce correlation.
[r,p] = corrcoef(x) % Compute sample correlation and p-values.
[i,j] = find(p<0.05); % Find significant correlations.
[i,j] % Display their (row,col) indices.
r =
1.0000 -0.3566 0.1929 0.3457
-0.3566 1.0000 -0.1429 0.4461
0.1929 -0.1429 1.0000 0.5183
0.3457 0.4461 0.5183 1.0000
p =
1.0000 0.0531 0.3072 0.0613
0.0531 1.0000 0.4511 0.0135
0.3072 0.4511 1.0000 0.0033
0.0613 0.0135 0.0033 1.0000
ans =
4 2
4 3
2 4
3 4
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=[y1,y2,y3,y4];%Y为14*4矩阵5261
R=[r1,r2,r3,r4]';%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
绛旓細棣栧厛锛屾垜浠渶瑕佺湅鍒癝PSS杈撳嚭鐨鐩稿叧鎬х郴鏁扮煩闃銆傝繖涓煩闃典細鏄剧ず鎵鏈夊彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧绯绘暟锛屽叾涓鐩稿叧绯绘暟鐨鑼冨洿鏄粠-1鍒1銆傚鏋滀袱涓彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧绯绘暟鎺ヨ繎浜1锛岄偅涔堝畠浠箣闂村瓨鍦ㄨ緝寮虹殑姝ｇ浉鍏冲叧绯伙紝濡傛灉鎺ヨ繎浜-1锛屽垯瀹冧滑涔嬮棿瀛樺湪杈冨己鐨勮礋鐩稿叧鍏崇郴銆傚鏋滅浉鍏崇郴鏁版帴杩戜簬0锛屽垯瀹冧滑涔嬮棿涓嶅瓨鍦ㄧ嚎鎬х浉鍏冲叧绯汇傛垜浠渶瑕...
绛旓細鏁板煎ぇ灏忋佹璐熺鍙风瓑銆1銆佹暟鍊煎ぇ灏忥細鐩稿叧绯绘暟鐨澶у皬琛ㄧず涓や釜鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧鑱斿己搴︺倈r|>0.75琛ㄧず寮虹浉鍏筹紝0.32銆佹璐熺鍙凤細鐩稿叧绯绘暟鐨勬璐熻〃绀轰袱鍙橀噺涔嬮棿鐨勬鐩稿叧鎴栬礋鐩稿叧銆傛鏁拌〃绀烘鐩稿叧锛岃礋鏁拌〃绀鸿礋鐩稿叧銆
绛旓細EDI涓嶦DI鐨鐩稿叧绯绘暟涓1锛屽埗绫讳技鐨勶紝鐭╅樀瀵硅绾夸綅缃兘鏄1銆傚叾浣欎笉鐩稿悓鐨勪袱涓彉閲2113鐩稿叧绯绘暟鍦-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5261姣忓垪绗簩灏忚涓4102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,鍜0.01涓ょ鏄捐憲1653鎬ф按骞炽侼鏄娴嬫鏁般14*4鐨勭煩闃礩涓庝竴涓21134*1鐨...
绛旓細5銆佸湪鍒嗘瀽鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鏃讹紝杩橀渶瑕佹敞鎰忔暟鎹殑鍙潬鎬у拰璐ㄩ噺锛屼互鍙婃帓闄ゅ紓甯稿煎拰閿欒鏁版嵁鐨勫奖鍝嶃
绛旓細绗簩绉嶇浉鍏冲垎鏋愭柟娉曟槸璁＄畻鍗忔柟宸銆傚崗鏂瑰樊鐢ㄦ潵琛￠噺涓や釜鍙橀噺鐨勬讳綋璇樊锛屽鏋滀袱涓彉閲忕殑鍙樺寲瓒嬪娍涓鑷达紝鍗忔柟宸氨鏄鍊硷紝璇存槑涓や釜鍙橀噺姝ｇ浉鍏炽傚鏋滀袱涓彉閲忕殑鍙樺寲瓒嬪娍鐩稿弽锛屽崗鏂瑰樊灏辨槸璐熷硷紝璇存槑涓や釜鍙橀噺璐熺浉鍏炽傚鏋滀袱涓彉閲忕浉浜掔嫭绔嬶紝閭ｄ箞鍗忔柟宸氨鏄0锛岃鏄庝袱涓彉閲忎笉鐩稿叧銆3銆佺浉鍏崇郴鏁板垎鏋 绗笁涓浉鍏冲垎鏋...
绛旓細鐩稿叧鎬у垎鏋愮粨鏋滄庝箞鐪嬪涓嬶細1銆鐩稿叧鎬х郴鏁扮殑鏁板煎ぇ灏忥細鐩稿叧鎬х郴鏁扮殑鏁板艰秺鎺ヨ繎浜-1鎴1锛岃〃绀哄彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧鎬ц秺寮恒傛帴杩0鐨勭浉鍏虫х郴鏁拌〃绀哄彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧鎬ц緝寮辨垨娌℃湁鏄庢樉鐩稿叧鎬с2銆佺浉鍏虫х郴鏁扮殑姝ｈ礋绗﹀彿锛氭鐩稿叧琛ㄧず涓や釜鍙橀噺鍛堢幇鍚屽悜鍙樺寲锛屽嵆涓涓彉閲忓鍔犳椂锛屽彟涓涓彉閲忎篃澧炲姞锛涜礋鐩稿叧琛ㄧず涓や釜鍙橀噺...
绛旓細闂涓锛氬叧浜巗pss鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鍒嗘瀽锛屾眰澶х鎸囧 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...
绛旓細鍏舵槸鐢辩煩闃靛悇鍒楅棿鐨鐩稿叧绯绘暟鏋勬垚鐨勩備篃灏辨槸璇达紝鐩稿叧鐭╅樀绗琲琛岀j鍒楃殑鍏冪礌鏄師鐭╅樀绗琲鍒楀拰绗琷鍒楃殑鐩稿叧绯绘暟銆傛ц川锛鐩稿叧鐭╅樀鐨瀵硅鍏冪礌鏄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excel鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鏄敱涓缁勫彉閲忕浉浜掍箣闂寸殑鐩稿叧绯绘暟鏋勬垚鐨勪竴寮犺〃銆傜浉鍏崇郴鏁扮煩闃碉紝閭ｄ箞瑕佹眰寰楀崗鏂瑰樊鐭╅樀銆傚氨鐢‥xcel鍜宲ython鏉ュ垎鍒眰寰楀崗鏂瑰樊鐭╅樀鍜岀浉鍏崇郴鏁扮煩闃点傜浉鍏崇郴鏁板拰鍗忔柟宸攅xcel鏁欑▼鍖栧鍚堟垚瀹為獙涓粡甯搁渶瑕佽冨療鍘嬪姏闅忔俯搴︾殑鍙樺寲鎯呭喌銆
