向量间的相关系数-搜答案-拍题作业网

=CORREL(indirect("return!C"&min($A:$A)&":C"&max($A:$A)),indirect("index!G"&min($A:$A)&":G"&max($A:$A

conv?

使用corr求解.A=rand(4,5);RHO=corr(A)%A是一个4x5的随机矩阵,共有5个列向量%RHO是A的相关系数矩阵,其中的每一个元素是A中的每一对列向量的相关系数%比如RHO(1,1

1.校准曲线的配制标准系列是否都在同一条件下处理,每个标准有无意外损失及玷污.2.标准曲线浓度是不是在仪器的最佳线性范围呢.3.仪器的稳定性等等

所谓“相关系数”,其完整的名称应该是“简单线性相关系数”,描述的是两个变量线性相关的程度,其公式如下面图片,并没有你所谓的“曲线相关的相关系数”的!\x0d另外有“多重相关系数”的,是多元线性回归里的

1.相关系数只能说明关性的强弱,没有方向性的.比较(A、B、C)->Y的影响力,应进行多元线性回归分析,比较标准化回归系数大小.2.要证明A、B、C是Y的影响因素,只用相关分析得出显著相关,是不够的.

相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(si

由两个变量所描成的点分布在某一曲线附近,那么我们就说这两个变量具有相关关系.

corrcoef具体你可以在命令中输入:helpcorrcoef

相关系数有多种.1.在一元线性回归中：y=ax+b（1）y,x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述；2.在多元线性回归中,因变量y与n（>1)个自变量：x1,x2,...,xn,之间存在线性关系,即

的确没有spear函数,我们是用corr来计算的：[RHO,PVAL]=corr(X,Y,'name',value)其中name可以是type,rows,tail,而value分别如下：type：'P

命令相关系数函数corrcoef格式corrcoef(X,Y)%返回列向量X,Y的相关系数,等同于corrcoef([XY]).corrcoef(A)%返回矩阵A的列向量的相关系数矩阵例4-48>>A

这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度（即相关系数）.计算公式是：C(1,2)

书上的原话是“可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量间线性相关的程度”.

Var(X)我算的是：2

1)算出总的样本为:9*9*9;2)1~9三个数(可以一样)之和的范围为:27,因此,能被10整除的和数为:10,203)三个小数之和为10的情况:三个数不一样的有:127,134,145,235,四