1.简述
1. 基本语法
1.1 corr函数基本语法
语法 说明
rho = corr(X) 返回输入矩阵X中每对列之间的两两线性相关系数矩阵。
rho = corr(X, Y) 返回输入矩阵X和Y中每对列之间的两两相关系数矩阵。
[rho, pval] = corr(X, Y) 返回pval，一个p值矩阵，用于检验无相关性的假设与非零相关性的备择假设。
[rho, pval] = corr(___, Name, Value) 除了前面语法中的输入参数外，还指定使用一个或多个Name-Value对参数的选项，如：‘Type’, ‘Kendall’ …
1.2 corrcoef函数基本语法
语法 说明
R = corrcoef(A) 返回 A 的相关系数的矩阵，其中 A 的列表示随机变量，行表示观测值。
R = corrcoef(A, B) 返回两个随机变量 A 和 B 之间的系数。
[R, P] = corrcoef(___) 返回相关系数的矩阵和 p 值矩阵，用于测试观测到的现象之间没有关系的假设（原假设）。
此语法可与上述语法中的任何参数结合使用。
如果 P 的非对角线元素小于显著性水平（默认值为 0.05），则 R 中的相应相关性被视为显著。
如果 R 包含复数元素，则此语法无效。
[R, P, RL, RU] = corrcoef(___) 包括矩阵，这些矩阵包含每个系数的 95% 置信区间的下界和上界。如果 R 包含复数元素，则此语法无效。
___ = corrcoef(___, Name, Value) 在上述语法的基础上，通过一个或多个 Name, Value 对组参数指定其他选项以返回任意输出参数。
例如，corrcoef(A, ‘Alpha’, 0.1) 指定 90% 置信区间，corrcoef(A, ‘Rows’, ‘complete’) 省略 A 的包含一个或多个 NaN 值的所有行。
2.代码
function chengxu()
x1=[0.18
0.30
0.10
0.22
0.34
0.14
0.26]*1e-2;
x2=[28
22
32
26
20
30
24];
x3=[48
45
42
39
36
33
30];
y=[0.43
0.41
0.39
0.49
0.4
0.42
0.42];
A=[x1,x2,x1.^2,x2.^2,x3.^2];
b=y;
x=A\b;
yy=A*x;
plot(y)
hold on
plot(yy,'ro-')
legend({'实验值 ','拟合值'})
r=XGXS(y,yy)
end
function r=XGXS(X,Y)
%计算相关系数
X1=mean(X);
Y1=mean(Y);
fenzi=sum((X-X1).*(Y-Y1));
fenmu=sqrt(sum((X-X1).^2)*sum((Y-Y1).^2));
r=fenzi/fenmu; %相关系数
end
3.运行结果
