两个向量求互相关性，用Matlab画出图像后，应该如何分析？
关于用matlab怎么分析两个离散序列相关性，是相关函数还是互功率谱？ 互相关函数就可以，不过你用的这个函数是在频域的相关性，但貌似你在做金融分析？corrcoef函数可能更合适吧。
eviews自相关系数图怎么分？ orkfile中点开你需要观测的序列窗口，左上侧view-correlogram-OK，得到自相关和偏相关
为什么要做自相关分析，对数据有什么条件吗？ 如题，问题可能是涉及到各个专业的，各路大神最好能举些例子啊，不胜感激=.=
如何用matlab 实现自相关和互相关 1.首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t)，y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即。
如何分析两个时间序列之间是否存在相关性？ 量化两个时间序列之间的相关性可以从很多方向着手，下面说说我的总结仅供参考(Python).基于你的信号类型…
相关性与独立性 对于一般的2113随机变量：两个随机变量如果相5261互独立，则这两个随4102机变量一定是不相关的；1653两个不相关的随机变量，不一定是相互独立的。但是我觉得需要补充一个重要的概念，书上花费了很大篇幅进行了叙述：两个服从正态分布的随机变量，如果不相关就一定相互独立，即对正态变量而言，相互独立与不相关是互为充要条件的
matlab如何实现自相关函数 自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度.设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积.给个例子：dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，matlab中查看帮助时，help xcorr 解释其意e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333264663632思是：C(m)=E[A(n+m)*conj(B(n))]=E[A(n)*conj(B(n-m))]；但是，在调用xcorr函数求自相关时，有 scaleopt参数r=xcorr(s，SCALEOPT)SCALEOPT有'biased'-scales the raw cross-correlation by 1/M.'unbiased'-scales the raw correlation by 1/(M-abs(lags)).'coeff'-normalizes the sequence so that the auto-correlationsat zero lag are identically 1.0.'none'-no scaling(this is the default).注意观察下面的测试：s=[1 2 3]r=xcorr(s)；r=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000当用r=xcorr(s，'unbiased')时就能得到r=3.0000 4.0000 4.6667 4.0000 3.0000
随机变量的独立性和相关性有什么联系？相关系数为零能说明什么？ 我知道相关系数为零并不能说明两个随机变量独立，但是能说明什么问题呢？
如何依据相关系数判断两个量的相关性？ 答：相关系数是一个纯数字，其值在一 1到+1之间，表示两个 量的相关程度，通常比协方差更直观。相关系数为零，表示两个量 不相关；相关系数为+1，表明X与Y正全相关(正强相关。
