matlab怎样分别求偏相关系数,如何用Matlab计算相关系数和偏相关系数

本文介绍了在Matlab中如何计算Pearson相关系数、Spearman秩相关系数以及偏相关系数。通过实例演示了corr和partialcorr函数的使用方法,帮助理解相关分析在消除其他变量影响下的应用。

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在脑科学领域的研究中,进行相关分析必不可少,比如说,我们想知道计算出来的某个指标是否与临床数据或行为学数据之间存在正相关或负相关关系。计算相关系数,最常用的是Pearson相关系数和Spearman相关系数。此外,在研究中,偏相关分析也很常用,其在计算两个变量的相关系数的同时把第三个变量当成协变量来排除这个变量的影响。本文,笔者对相关系数和偏相关系数的原理进行简单论述,并重点说明如何用Matlab实现相关系数和偏相关系数的计算。

Pearson和Spearman相关系数

Pearson相关系数。Pearson相关系数是一种反映两个变量线性相关程度的统计量,两个变量的线性相关程度用相关系数r表示,r的计算公式如下所示:

2e03923055dec79ab88fab4c09367c67.png

相关系数r的值属于[-1,+1]之间。关于Pearson相关系数具体的说明,大家可以自行百度,这里笔者重点介绍如何用Matlab实现Pearson相关系数的计算。

例1:用Matlab计算变量A和B之间的Pearson相关系数r,以及A、B之间是否显著相关,

A=[41,63,83,71,94,62,60,42,55,67],

B=[10,16,26,29,20,9,8,13,18,14]。

在Matlab命令窗口中输入以下命令即可:

A=[41,63,83,71

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