matlab Spearman等级相关系数,多维向量与单一向量的相关性分析,并绘制相关性图
时间: 2024-04-24 11:24:16 浏览: 17
在MATLAB中,可以使用“corr”函数来进行Spearman等级相关系数的计算。对于多维向量与单一向量的相关性分析,可以先将数据转换为等级数据,然后再计算相关系数,并使用“scatter”函数绘制相关性图。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 多维向量矩阵
X = [1 2 3 4 5; 2 4 6 8 10; 3 6 9 12 15];
% 单一向量
Y = [2 4 6 8 10];
% 将数据转换为等级数据
X_rank = tiedrank(X);
Y_rank = tiedrank(Y);
% 计算Spearman等级相关系数
r = corr(X_rank, Y_rank, 'Type', 'Spearman');
% 提取相关系数矩阵的最后一行,即多维向量与单一向量的相关系数
corr_values = r(1:end-1, end);
% 绘制相关性图
scatter(1:size(X, 1), corr_values);
xlabel('Variable');
ylabel('Correlation');
title('Spearman Rank Correlation Analysis');
```
在上面的代码中,我们首先定义了多维向量矩阵X和单一向量Y。然后,通过调用“tiedrank”函数将数据转换为等级数据,分别存储在X_rank和Y_rank中。
接下来,我们使用“corr”函数计算Spearman等级相关系数,通过设置'Type'参数为'Spearman'来指定计算Spearman相关系数。将结果存储在变量r中。
然后,我们提取相关系数矩阵的最后一行,即多维向量与单一向量的相关系数,并将其存储在变量corr_values中。
最后,我们使用“scatter”函数绘制相关性图,其中横坐标表示变量的索引,纵坐标表示相关系数值。添加合适的标签和标题,以使图形符合EI会议英文格式。