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打开实时脚本 创建一个正态分布的随机矩阵，其中添加的第四列等于其他三列之和，并计算相关系数、p 值以及系数的下界和上界。 A = randn(50,3);
A(:,4) = sum(A,2);
[R,P,RL,RU] = corrcoef(A)R = 4×4
1.0000 0.1135 0.0879 0.7314
0.1135 1.0000 -0.1451 0.5082
0.0879 -0.1451 1.0000 0.5199
0.7314 0.5082 0.5199 1.0000
P = 4×4
1.0000 0.4325 0.5438 0.0000
0.4325 1.0000 0.3146 0.0002
0.5438 0.3146 1.0000 0.0001
0.0000 0.0002 0.0001 1.0000
RL = 4×4
1.0000 -0.1702 -0.1952 0.5688
-0.1702 1.0000 -0.4070 0.2677
-0.1952 -0.4070 1.0000 0.2825
0.5688 0.2677 0.2825 1.0000
RU = 4×4
1.0000 0.3799 0.3575 0.8389
0.3799 1.0000 0.1388 0.6890
0.3575 0.1388 1.0000 0.6974
0.8389 0.6890 0.6974 1.0000
默认情况下，矩阵 RL 和 RU 根据 95% 置信区间分别给出每个相关系数的下界和上界。您可以通过指定 Alpha 的值来更改置信水平，该值定义百分比置信度 100*(1-Alpha)%。例如，使用 Alpha 值 0.01 来计算 99% 置信区间，这将反映在 RL 和 RU 边界中。99% 置信度的 RL 和 RU 中的系数边界定义的区间大于 95% 置信度所定义的区间，因为置信度越高，需要的可能相关性值范围越大。 [R,P,RL,RU] = corrcoef(A,'Alpha',0.01)R = 4×4
1.0000 0.1135 0.0879 0.7314
0.1135 1.0000 -0.1451 0.5082
0.0879 -0.1451 1.0000 0.5199
0.7314 0.5082 0.5199 1.0000
P = 4×4
1.0000 0.4325 0.5438 0.0000
0.4325 1.0000 0.3146 0.0002
0.5438 0.3146 1.0000 0.0001
0.0000 0.0002 0.0001 1.0000
RL = 4×4
1.0000 -0.2559 -0.2799 0.5049
-0.2559 1.0000 -0.4792 0.1825
-0.2799 -0.4792 1.0000 0.1979
0.5049 0.1825 0.1979 1.0000
RU = 4×4
1.0000 0.4540 0.4332 0.8636
0.4540 1.0000 0.2256 0.7334
0.4332 0.2256 1.0000 0.7407
0.8636 0.7334 0.7407 1.0000
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