stata相关系数矩阵阵怎么将其中一半的重复数据去掉

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-10 12:57 标签： spss相关系数矩阵
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如何计算两个矩阵的相关系数？
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相关系数的计算公式如图所示，可是如果想计算两个向量或两个矩阵之间的相关系数，具体是怎么操作呢？如果矩阵是三维数组呢？
论坛优秀回答者
帖子最佳答案
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不用matlab的函数，要求自己手写实现
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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关注者： 7
你看它源程序不就行了
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能给个思路不？没有思路看代码，很难理解啊
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可以这样~先傅里叶变换，然后利用时域相关=频域上乘数取共轭的乘积计算，再ifft2回来
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用corrcoef()函数
<h1 style="color:# 麦片财富积分
可以这样~先傅里叶变换，然后利用时域相关=频域上乘数取共轭的乘积计算，再ifft2回来 ...
请问傅里叶变换之后的时域相关=频率域上乘数取共轭的乘积这一步该怎么实现呢？
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MATLAB中文论坛微社区3.2.6　相关性分析
本文所属图书&>&
本书共15章，分两篇：基础篇和实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的&&
分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。
1.直接绘制散点图
判断两个变量是否具有线性相关关系的最直观的方法是直接绘制散点图，如图3-11所示。
2.绘制散点图矩阵
需要同时考察多个变量间的相关关系时，一一绘制它们间的简单散点图是十分麻烦的。此时可利用散点图矩阵同时绘制各变量间的散点图，从而快速发现多个变量间的主要相关性，这在进行多元线性回归时显得尤为重要。
散点图矩阵如图3-12所示。
3.计算相关系数
为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系数来进行相关分析。在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和判定系数。
（1）Pearson相关系数
一般用于分析两个连续性变量之间的关系，其计算公式如下。
　　　　　　　　　　
相关系数r的取值范围：-1&r&1
0&|r|&1表示存在不同程度线性相关：
（2）Spearman秩相关系数
Pearson线性相关系数要求连续变量的取值服从正态分布。不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数，也称等级相关系数来描述。
其计算公式如下。
　　　　　　　　　　　　&
对两个变量成对的取值分别按照从小到大（或者从大到大小）顺序编秩，Ri代表xi的秩次，Qi代表yi的秩次，Ri-Qi为xi、yi的秩次之差。
表3-6给出一个变量x(x1, x2,& xi,& xn)秩次的计算过程。
因为一个变量的相同的取值必须有相同的秩次，所以在计算中采用的秩次是排序后所在位置的平均值。
只要两个变量具有严格单调的函数关系，那么它们就是完全Spearman相关的，这与Pearson相关不同，Pearson相关只有在变量具有线性关系时才是完全相关的。
在实际应用计算中，上述两种相关系数都要对其进行假设检验，使用t检验方法检验其显著性水平以确定其相关程度。研究表明，在正态分布假定下，Spearman秩相关系数与Pearson相关系数在效率上是等价的，而对于连续测量数据，更适合用Pearson相关系数来进行分析。
（3）判定系数
判定系数是相关系数的平方，用r2表示；用来衡量回归方程对y的解释程度。判定系数取值范围：0&r2&1。r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。
餐饮中可以统计得到不同菜品的日销量数据，数据示例如表3-7所示。
数据详见：demo/data/catering_sale_all.xls
分析这些菜品销售量之间的相关性可以得到不同菜品之间的关系，比如是替补菜品、互补菜品或者没有关系，为原材料采购提供参考。其代码如代码清单3-4所示。
代码清单3-4　餐饮销量数据相关性分析
#-*- coding: utf-8 -*-
#餐饮销量数据相关性分析
from __future__ import print_function
import pandas as pd
catering_sale = &#39;../data/catering_sale_all.xls&#39; #餐饮数据，含有其他属性
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u&#39;日期&#39;) #读取数据，指定&日期&列为索引列
data.corr() #相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数
data.corr()[u&#39;百合酱蒸凤爪&#39;] #只显示&百合酱蒸凤爪&与其他菜式的相关系数
data[u&#39;百合酱蒸凤爪&#39;].corr(data[u&#39;翡翠蒸香茜饺&#39;]) #计算&百合酱蒸凤爪&与&翡翠蒸香茜饺&的相关系数
代码详见：demo/code/correlation_analyze.py
上面的代码给出了3种不同形式的求相关系数的运算。运行代码，可以得到任意两款菜式之间的相关系数，如运行&data.corr()[u&#39;百合酱蒸凤爪&#39;]&可以得到下面的结果。
&&& data.corr()[u&#39;百合酱蒸凤爪&#39;]
百合酱蒸凤爪
翡翠蒸香茜饺
金银蒜汁蒸排骨
乐膳真味鸡
蜜汁焗餐包
铁板酸菜豆腐
香煎韭菜饺
香煎萝卜糕
原汁原味菜心
Name: 百合酱蒸凤爪, dtype: float64
从上面的结果可以看到，如果顾客点了&百合酱蒸凤爪&，则和点&翡翠蒸香茜饺&&金银蒜汁蒸排骨&&香煎萝卜糕&&铁板酸菜豆腐&&香煎韭菜饺&等主食类的相关性比较低，反而点&乐膳真味鸡&&生炒菜心&&原汁原味菜心&的相关性比较高。
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开心签到天数: 16 天连续签到: 1 天[LV.4]偶尔看看III
请教各位大侠，我在做相关分析时，把11个变量全部加入，但只能得出其中5个变量的相关系数矩阵，排除数据类型非数值型的因素后，两两进行相关分析都没有问题，甚至三个变量也能显示完整的相关系数矩阵，但只要变量一多就只能显示一部分了，6个变量都不行~~恳请各位指点迷津
不可能 所有都能显示呀，你看看变量的类型是否正确？？
多变量相关，你检测一下你选的是否是偏相关分析
楼主解决了么，还记得咋解决的么
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