matlab求向量自相关系数

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

用corrcoef函数设a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2分别为f(x)和g（x）的系数x=[a1,b1,c1,d1];y=[a2,b2,c2,d2];z=corrcoef(x,y)

系统函数,我不记得了,编程就好了!如果效率不是特别要求,都转化成两向量的相关系数,对两向量Z分数标准化,再他们求协方差就是两向量的相关系数了

clear;clcx=[50:50:2050];y=[159.02176.14192.59208.50223.93238.97253.66268.04282.16296.03309.69323.153

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

corrcoef具体你可以在命令中输入:helpcorrcoef

使用函数corr(x,y);再问：能具体点不？谢谢再答：一般说来矩阵是不能求相关系数的。求相关系数一般都是对向量而言的。假如你现在有一个序列x=[1234567]，一个序列y=[1236789]。欲求

纯拟合的话推荐用Origin一步搞定：    拟合结果为斜率-1.87662；截距为30.33117；线性相关系数为0.92647再问：如果用matlab呢？我

有,dot(x,y),x,y为两个具有相同分量的向量

要求用迭代法（三步）和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls（如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1）ar(2）”,依此类推再问：请问那个求出来的是一阶自相关系数么？

SyntaxR=corrcoef(X)R=corrcoef(x,y)[R,P]=corrcoef(...)[R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)[...]=corrcoef(...,'

老外的例子,不需要看懂英文,有算例.StatisticsToolboxDescription:ItcalculatestheSpearmanrankcorrelationcoefficientfrom

使用函数corrcoef即可求出,下面是一个例子：helpcorrcoefx=randn(30,4);%Uncorrelateddatax(:,4)=sum(x,2);%Introducecorrel

corrcoef函数[R,P]=corrcoef(X,Y),R为相关系数,P为显著水平

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)

对角线上是自相关,所以是1,剩下两个变量分别是x与y的相关和y与x的相关,这两个是相等的,实际的相关系数是-0.0843

corrcoef算出来的的是个矩阵,不能用corrBetwShareAndIndex(i,k)存储

a=polyfit(x,y,1);z=polyval(a,x);R=corrcoef(x,y);所示为线性拟合这样得到的R即为相关系数矩阵,其中R(1,2)＝R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]

%产生Lorenz时间序列sigma=10;%Lorenz方程参数r=28;b=8/3;y=[-1;0;1];%起始点(3x1的列向量)h=0.01;%积分时间步长k1=10000;%前面的迭代点数k