MATLAB小常识6

40.皮尔逊相关系数的计算

　　---- R = corrcoef(A)

R : A的指标相关系数的矩阵
A : 列表示随机变量(指标) ，行表示观测值(样本)

　　---- R = corrcoef(A,B)

A,B : 两个向量
R : A，B两个向量的相关系数矩阵

　　----[R,P] = corrcoef(A)

P : p值矩阵

41.tpdf函数

　　t分布概率密度函数

　　Y = tpdf(X,n)

Y : 概率密度函数计算值
X : 概率密度函数输入值
n : 自由度，在皮尔逊相关系数计算中等于样本数-2

42.tinv函数

　　t分布的累积密度函数的反函数

　　Y = tinv(X,n)

Y : 累积密度函数计算值，即tp的值
X : 累积密度函数输入值，一般为左侧面积，即概率

n : 自由度，在皮尔逊相关系数计算中等于样本数-2

43.tcdf函数

　　t分布的累积密度函数

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　　Y = tcdf(X,n)

Y : 累积密度函数计算值
X : 累积密度函数输入值

n : 自由度，在皮尔逊相关系数计算中等于样本数-2

44.disp函数

将多个字符串组合后，打印出来 -> disp(['nihao',num2str(n),'haode']) ;

45.jbtest函数

　　----进行正态分布检验(样本n >= 30)

　　[h,p] = jbtest(x,alpha) ;

h : 为1时，拒绝原假设；为0时，无法拒绝原假设
p ：p值
alpha ：显著水平； = 1-置信区间
x ：要检验的向量，不能为矩阵

46.qqplot函数

　　----进行正态分布检验(样本量特别大),近似于正态分布=图像近似于一条直线

　　qqplot(n) ;

n：对应向量

47.corr函数

　　----计算斯皮尔曼Sperman相关系数

计算X,Y两个向量(必须是列向量)之间的相关系数： A = corr(X,Y,'type','Sperman') ;
计算矩阵X矩阵各列之间的相关系数： R =corr(X,'type','Sperman') ;

48.向量转置(撇)

　　eg.

　　X = [1,3,4]' ;

49.有向图与无向图

　　G2 = graph(s2, t2);

　　在 s 和 t 中的对应节点之间以w的权重创建边，并生成一个图

s和t以及w均是向量，若没有权重w可不添加
plot(G2, 'linewidth', 2) % 设置线的宽度
set( gca, 'XTick', [], 'YTick', [] ); %画图后不显示坐标
要做出有向图，只需要将graph改为digraph就行了。
plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight, 'linewidth', 2) %显示权重

　　s = [9 9 1 1 2 2 2 7 7 6 6 5 5 4];

　　t = [1 7 7 2 8 3 5 8 6 8 5 3 4 3];

　　w = [4 8 3 8 2 7 4 1 6 6 2 14 10 9];

　　G = graph(s,t,w);

　　plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight, 'linewidth', 2)

　　set( gca, 'XTick', [], 'YTick', [] );

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