相关系数矩阵是什么?

1. 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。

2. 相关系数矩阵

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。                    扩展资料                       　　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。

3. 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=[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

4. 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);

5. 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。

6. 关于相关系数矩阵的意义

很显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。

7. 判断系数矩阵线性相关

由个数与维数比较而能得出线性相关性的结论只有一个:
向量组的个数大于向量的维数时, 向量组必线性相关.

"如果m>n时，对于列向量，向量个数小于向量维数，所以线性相关"
这是错的,  (1,0,0,0), (0,1,0,0)  个数小于维数, 但线性无关

"对于行向量，向量个数大于向量维数，所以线性无关"
呵呵 这个更错了, 与正确结论刚好相反!

有疑问消息我或追问, 我们继续讨论
搞定了就采纳

8. 怎样用matlab计算矩阵相关系数

已知协方差矩阵，计算相关系数可以按图中的公式进行。
R就是相关系数矩阵，C为协方差矩阵。
>> a=rand(5,5)
a =
    0.9501    0.7621    0.6154    0.4057    0.0579
    0.2311    0.4565    0.7919    0.9355    0.3529
    0.6068    0.0185    0.9218    0.9169    0.8132
    0.4860    0.8214    0.7382    0.4103    0.0099
    0.8913    0.4447    0.1763    0.8936    0.1389
>> C=cov(a)
C =
    0.0878    0.0129   -0.0526   -0.0253   -0.0276
    0.0129    0.1022   -0.0229   -0.0739   -0.0993
   -0.0526   -0.0229    0.0819   -0.0037    0.0515
   -0.0253   -0.0739   -0.0037    0.0774    0.0624
   -0.0276   -0.0993    0.0515    0.0624    0.1079%%协方差矩阵
>> R=corrcoef(a)
R =
    1.0000    0.1364   -0.6207   -0.3063   -0.2836
    0.1364    1.0000   -0.2503   -0.8309   -0.9454
   -0.6207   -0.2503    1.0000   -0.0460    0.5478
   -0.3063   -0.8309   -0.0460    1.0000    0.6822
   -0.2836   -0.9454    0.5478    0.6822    1.0000%%相关系数矩阵
可以看出相关系数矩阵是是对称阵。它的计算结果R(1,2)是第一列和第二列的相关系数；R(1,3)是第一列和第三列的相关系数；R(2,3)是第二列和第三列的相关系数；R(1,2)和R(2,1)都是第一列和第二列的相关系数所以是相等的。