标签:plot tpdf 相关系数 假设检验 28 3.055 NO.7
相关系数的假设检验
一. 对皮尔逊相关系数进行假设检验
x = -4:0.1:4;
y = tpdf(x,28);
plot(x,y,'-')
grid on % 在画出的图上加上网格线
二.利用P值判断法
三.计算相关系数
%% 计算各列之间的相关系数
% 在计算皮尔逊相关系数之前,一定要做出散点图来看两组变量之间是否有线性关系
% 这里使用Spss比较方便: 图形 - 旧对话框 - 散点图/点图 - 矩阵散点图
R = corrcoef(Test) % correlation coefficient
Spss:
- 导入数据
- 图形 - 旧对话框 - 散点图/点图 - 矩阵散点图
- 得到:
四.假设检验代码实现
%% 假设检验部分
x = -4:0.1:4;
y = tpdf(x,28); %求t分布的概率密度值 28是自由度
figure(1)
plot(x,y,'-')
grid on % 在画出的图上加上网格线
hold on % 保留原来的图,以便继续在上面操作
% matlab可以求出临界值,函数如下
tinv(0.975,28) % 2.0484
% 这个函数是累积密度函数cdf的反函数
plot([-2.048,-2.048],[0,tpdf(-2.048,28)],'r-')
plot([2.048,2.048],[0,tpdf(2.048,28)],'r-')
五.计算p值法
x = -4:0.1:4;
y = tpdf(x,28);
figure(2)
plot(x,y,'-')
grid on
hold on
% 画线段的方法
plot([-3.055,-3.055],[0,tpdf(-3.055,28)],'r-')
plot([3.055,3.055],[0,tpdf(3.055,28)],'r-')
disp('该检验值对应的p值为:')
disp((1-tcdf(3.055,28))*2) %双侧检验的p值要乘以2
六.标记星号问题
1.定义
可以更改,但是要说明代表的意义
2. 使用Matlab进行
%% 计算各列之间的相关系数以及p值
[R,P] = corrcoef(Test)
% 在EXCEL表格中给数据右上角标上显著性符号吧
P < 0.01 % 标记3颗星的位置
(P < 0.05) .* (P > 0.01) % 标记2颗星的位置,利用矩阵相乘成立
(P < 0.1) .* (P > 0.05) % % 标记1颗星的位置
结果
3.利用spss
确定——>
七.皮尔逊相关系数假设检验的条件
第一, 实验数据通常假设是成对的来自于正态分布的总体。因为我们在求皮尔
逊相关性系数以后,通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔逊相关性系数检验,
而t检验是基于数据呈正态分布的假设的。
第二,实验数据之间的差距不能太大。皮尔逊相关性系数受异常值的影响比较
大。
第三:每组样本之间是独立抽样的。构造t统计量时需要用到
标签:plot,tpdf,相关系数,假设检验,28,3.055,NO.7 来源: https://blog.csdn.net/qq_46126118/article/details/112431329
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。