相关系数矩阵的意义
问题一：关于相关系数矩阵的意义 很钉然你没有把矩阵的乘法弄明白，这是个14*4的矩阵Y与一个4*1的矩阵R相乘Y=[y1,y2,y3,y4];%Y为14*4矩阵
R=[r1,r2,r3,r4]';%此处矩阵要转置成4*1矩阵
P=Y*R;
问题补充：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y4都属于不同的类型，要反映到GDP上不必要权重之和为1。
问题二：相关系数和协方差所表示的意义有什么区别 二者表示变量间的共变程度，协方差是变量x的离均差乘以y的离均差再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均差相乘得到的结果可能偏差很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方差再分别处以x、y各自的标准差，这样得到的统计量就是相关系数
由于相关系数是协方差除以两变量标准差得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方差是未标准化变量。
问题三：在相关系数矩阵中，相关系数前边的点是什么意思 KMO的值如果0.5,则说明因子分析的效度还行,可以进行因子分析；另外,如果巴特利检验的P0.001,说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵,能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差,即效度可以.
问题四：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.
问题五：相关系数的含义 相关系数有如下几种：
1、简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
2、复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
3、偏相关系数：又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。
5、可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。
问题六：相关矩阵的介绍 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。
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