【数学建模】MATLAB应用实战系列（111）-Matlab、Python、R语言和MeteoInfoLab计算相关系数

1 Matlab计算相关系数

clc;clear;close alldata=xlsread('testdata.xlsx');X=data(:,1);Y=data(:,2);Z=data(:,3);%corr默认情况下计算的是Pearson相关系数%Pearson相关系数：[r,p]=corr(X,Y,'type','Pearson');%Spearman相关系数：[r1,p1]=corr(X,Y,'type','Spearman');%Kendall相关系数：[r2,p2]=corr(X,Y,'type','kendall');%偏相关分析.在控制变量C影响的条件下，计算得到A、B之间的相关系数[R,P] = partialcorr(X,Y,Z);% 对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致，但通常按下是这样认为的：% 相关系数      相关程度% 0.00-±0.30    微相关% ±0.30-±0.50  实相关% ±0.50-±0.80  显著相关% ±0.80-±1.00  高度相关
 

  
 
 

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