使用matlab编程--求 相关系数 MATLAB可以直接求相关系数的，不用编程。有一个函数corr
利用matlab计算两个变量之间的Pearson相关系数，Pearo相关系数是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。皮尔逊相关系数适用于：1两个变量之间是线性关系。
两个向量求互相关性，用Matlab画出图像后，应该如何分析？ 峰值最大表示在该处两个信号的相关性最强，所以相关系数的大小表示相关强度。你可以看一下x1和x2的自相关是怎样的情况，一般对于伪随机序列，自相关峰只有一个很大的值，即。
两个大小为m×n的图像，如何用matlab编程计算第一幅图像的第i行和第二幅图像从i－5至i+5行的互相关 相关运算的命令是：xcorr(x，y)；你编个循环依次求相关结果，找到结果最大值就是相关系数最大值了
初学者，求救：如何用matlab求几个列向量之间的相关系数并形成相关系数矩阵？ 使用corr求解.A=rand(4，5)；RHO=corr(A)A是一个4x5的随机矩阵，共有5个列向量RHO是A的相关系数矩阵，其中的每一个元素是A中的每一对列向量的相关系数比如RHO(1，1)就是A的第一列和第一列的相关系数，值为1RHO(1，2)就是A的第一列和第二列的相关系数，RHO(1，2)和RHO(2，1)是相等的所以RHO是一个5x5的矩阵，且是对称阵
想用MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数。
相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关系数越大，说2113明两个变量之5261间的关系就越强。样本的简单相关系数一4102般用r表示，计1653算公式为：r的取值在-1与+1之间，若r>；0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。扩展资料一些实际工作者用非居中的相关系数（与Pearson系数不相兼容）。例如：假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。则有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x=(1，2，3，5，8)、y=(0.11，0.12，0.13，0.15，0.18)使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积）。上面的数据实际上是选择了一个完美的线性关系：y0.10+0.01 x。。
两个长度不同的向量，如何在matlab中计算他们之间的互相关性 不需要两者长度相同呀，你是不是用行向量与列向量求互相关了，那是不行的.Header=[-1-1-1-1-1 1 1-1-1 1-1 1-1]x=randsrc(1，40)x(11：23)=HeaderxHxcov=xcorr(x，Header)；figurestem(xHxcov)
