matlab,spearman相关分析的散点图怎么做

t统计的是落在目标区域的点数,由前三句代码生成的随机数分布区域是一个高为1宽为pi的矩阵,即面积为pi,因为目标区域的面积为t/m*pi

这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态还是可以用pear

取这一列的所有元素如：A=[1,2;2,4]A(:,2)ans=24

n个里取k个：nchoosek(n,k)

closeallclearalla=newfis('fuzzf');f1=1;a=addvar(a,'input','e',[-3*f1,3*f1]);a=addmf(a,'input',1,'NB'

你看一下,你的等号是不是半角的.另外括号也注意一下,你的每一行括号比较大,一般就有问题我这里没有MATLAB没办法帮你试运行

样本量大的话,近似正态分布就可以的我替别人做这类的数据分析蛮多的

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

clearall[x0,y0]=meshgrid(-3:0.1:3,-3:0.1:3);z0=(x0.^2+y0.^2).^0.5;z1=(-x0.^2-y0.^2+1).^0.5;z2=(-x0.^

返回array1和array2单元格区域的相关系数.使用相关系数确定两个属性之间的关系.例如,您可以检查一个位置的平均温度和空调使用情况之间的关系.语法CORREL(array1,array2)Arr

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

sig说明你的变量之间肯定存在相关关系,相关系数非常小说明你的相关是很弱很弱的相关,要是说显著性的话,毫无疑问你的数据肯定是显著相关的,只是相关很弱.ppv课,大数据培训专家,最权威的学习网站,学习s

当然不能这样认为.可以根据数据类型做卡方检验、T检验、F检验等等.看看P值是否都小于0.0001,如果都小于,则可以这样认为.根据具体情况,也可以做多元相关分析.你可以做回归分析,看看数据是否服从线性

e+ii如果没有定义的话,可以理解为虚数单位.

在实验室或严格情况下才会出现自变量与因变量你有用pearson和Spearman相关必然只是两个量的相关非标准化系数最不能说明问题线性回归方法有4个不知道你用的是哪个

不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的

Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些.对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman

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

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

看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|