期貨價格相關性矩陣
『壹』 相關系數矩陣怎麼分析
從表中我們可以看到，EDI與EDI的相關系數為1（這是顯然的，自己跟自己跟定線性相關），類似的，矩陣對角線位置都是1。其餘不相同的兩個變數相關系數在-1到1之間，如EDI與HP的相關系數為0.261。矩陣每行每列第二小行中的數是雙邊檢驗的值，由下面的注釋知道，分為0.05,和0.01兩種顯著性水平。N應該是觀測次數
『貳』 matlab中求相關性的命令corrcoef(x,y)，如果x，y是兩個矩陣，計算結果矩陣的含義
help 裡面有一句話:
".... R=CORRCOEF(X,Y) is equivalent to R=CORRCOEF([X(:) Y(:)]) in that case."
也就是不管X,Y是幾行幾列的數據都會被轉化為一列數據進行計算.所以如果x，y是兩個n*m的矩陣，結果矩陣的含義是一樣的.即右上和左下的元素為X與Y的相關系數
『叄』 如何計算波段相關系數矩陣,並分析波段相關性特徵
fprintf('相關系數矩陣：\n')
std=corrcoef(a)
[vec,val]=eig(std)
newval=diag(val)
[y,i]=sort(newval)
fprintf('特徵根排序：\n')
for z=1:length(y)
newy(z)=y(length(y)+1-z);
end
fprintf('%g\n',newy)
rate=y/sum(y);
fprintf('\n貢獻率:\n')
newrate=newy/sum(newy)
sumrate=0;
newi=[];
for k=length(y):-1:1
sumrate=sumrate+rate(k);
newi(length(y)+1-k)=i(k);
if sumrate>0.95 break;
end
end
fprintf('主成分數:%g\n\n',length(newi));
fprintf('主成分載荷:\n')
for p=1:length(newi)
for q=1:length(y)
result(q,p)=sqrt(newval(newi(p)))*vec(q,newi(p));
end
end
disp(result)
『肆』 急！兩個矩陣的相關性怎麼分析
matlab兩個矩陣的相關性的分析方法：用corrcoef(X,Y) 函數實現兩個矩陣的相關性的分析。
函數格式 ： corrcoef(X,Y) ；
函數功能：其中%返回列向量X,Y的相關系數，等同於corrcoef([X Y])；
函數舉例：
在命令窗口產生兩個10×3階的隨機數組x和y，計算關於x和y的相關系數矩陣：
x=rand(10,3);
y=rand(10,3);
cx=cov(x)
cy=cov(y)
cxy=cov(x,y)
px=corrcoef(x)
pxy= corrcoef(x,y)
『伍』 線性相關性是個什麼概念
如果AX+BY+C=0，，就說X和Y是線性相關的，，X,Y可以是變數，矩陣，向量……等等等
最直接一點，如果X和Y有倍數關系，那肯定就是線性相關的
『陸』 相關系數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
相關系數
矩陣：相當於消除
量綱
的表示變數間相關性的一個矩陣
協方差矩陣
：它是沒有消除量綱的表示變數間相關性的矩陣.
你對比下它們的等式變換關系：
r=COV(x,y)/D(x)D(y)
『柒』 spss相關性矩陣怎麼看
看相關系數和p值
『捌』 典型相關結果矩陣是每個變數之間得相關性嗎
典型相關分析（canonical correlation analysis）就是利用綜合變數對之間的相關關系來反映兩組指標之間的整體相關性的多元統計分析方法。它的基本原理是：為了從總體上把握兩組指標之間的相關關系，分別在兩組變數中提取有代表性的兩個綜合變數U1和V1（分別為兩個變數組中各變數的線性組合），利用這兩個綜合變數之間的相關關系來反映兩組指標之間的整體相關性
『玖』 關於相關系數矩陣的意義
相關矩陣也叫相關系數矩陣，是由矩陣各列間的相關系數構成的。也就是說，相關矩陣第i行第j列的元素是原矩陣第i列和第j列的相關系數。
定義
設（X1,X2,X3...Xn）是一個n維隨機變數,任意Xi與Xj的相關系數ρij（i,j=1,2,...n）存在,則以ρij為元素的n階矩陣稱為該維隨機向量的相關矩陣.記作R,即
性質
相關矩陣的對角元素是1。相關矩陣是對稱矩陣。
應用
收縮范圍。
②技術要素的提出、分類與體系化。
3、產品對技術(P/T)的相關矩陣評價一確定每一產品構成技術要素的等級和權重.
④編制P/P矩陣(即產品對產品的矩陣表用於定義和計算相關度)。
⑤利用P/P矩陣進行分析
『拾』 致遠期貨：互相關矩陣和協方差矩陣的區別
如圖所示