期货价格相关性矩阵
『壹』 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
『贰』 matlab中求相关性的命令corrcoef(x,y)，如果x，y是两个矩阵，计算结果矩阵的含义
help 里面有一句话:
".... R=CORRCOEF(X,Y) is equivalent to R=CORRCOEF([X(:) Y(:)]) in that case."
也就是不管X,Y是几行几列的数据都会被转化为一列数据进行计算.所以如果x，y是两个n*m的矩阵，结果矩阵的含义是一样的.即右上和左下的元素为X与Y的相关系数
『叁』 如何计算波段相关系数矩阵,并分析波段相关性特征
fprintf('相关系数矩阵：\n')
std=corrcoef(a)
[vec,val]=eig(std)
newval=diag(val)
[y,i]=sort(newval)
fprintf('特征根排序：\n')
for z=1:length(y)
newy(z)=y(length(y)+1-z);
end
fprintf('%g\n',newy)
rate=y/sum(y);
fprintf('\n贡献率:\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('主成分数:%g\n\n',length(newi));
fprintf('主成分载荷:\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！两个矩阵的相关性怎么分析
matlab两个矩阵的相关性的分析方法：用corrcoef(X,Y) 函数实现两个矩阵的相关性的分析。
函数格式 ： corrcoef(X,Y) ；
函数功能：其中%返回列向量X,Y的相关系数，等同于corrcoef([X Y])；
函数举例：
在命令窗口产生两个10×3阶的随机数组x和y，计算关于x和y的相关系数矩阵：
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』 线性相关性是个什么概念
如果AX+BY+C=0，，就说X和Y是线性相关的，，X,Y可以是变量，矩阵，向量……等等等
最直接一点，如果X和Y有倍数关系，那肯定就是线性相关的
『陆』 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.
你对比下它们的等式变换关系：
r=COV(x,y)/D(x)D(y)
『柒』 spss相关性矩阵怎么看
看相关系数和p值
『捌』 典型相关结果矩阵是每个变量之间得相关性吗
典型相关分析（canonical correlation analysis）就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性
『玖』 关于相关系数矩阵的意义
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。
定义
设（X1,X2,X3...Xn）是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数ρij（i,j=1,2,...n）存在,则以ρij为元素的n阶矩阵称为该维随机向量的相关矩阵.记作R,即
性质
相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。
应用
收缩范围。
②技术要素的提出、分类与体系化。
3、产品对技术(P/T)的相关矩阵评价一确定每一产品构成技术要素的等级和权重.
④编制P/P矩阵(即产品对产品的矩阵表用于定义和计算相关度)。
⑤利用P/P矩阵进行分析
『拾』 致远期货：互相关矩阵和协方差矩阵的区别
如图所示