matlab - matlabの相関と有意な値

Question

matlabで対処する必要があるかなり単純な質問があります。私は理解していると思いますが、私がこれを正しく行っていることを明確にする誰かが必要です：

次の例では、2つのベクトル間の相関と相関のp値を計算しようとしています。

dat = [1,3,45,2,5,56,75,3,3.3];
dat2 = [3,33,5,6,4,3,2,5,7];

[R,p] = corrcoef(dat,dat2,'rows','pairwise');
R2 = R(1,2).^2;
pvalue = p(1,2);

これから、R2値は0.11、ap値は0.38になります。これは、ベクトルが0.11（つまり、11％）相関していることを意味し、これは同じ38％で発生すると予想されるため、62％の確率で異なる相関が発生する可能性がありますか？

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>> [R,p] = corrcoef(dat,dat2,'rows','pairwise')

R =

    1.0000   -0.3331
   -0.3331    1.0000


p =

    1.0000    0.3811
    0.3811    1.0000

相関は-0.3331で、p値は0.3811です。後者は、真の相関がゼロのときに、偶然に-0.3331もの大きな相関が得られる確率です。p値が大きいため、妥当な有意水準で相関がないという帰無仮説を棄却することはできません。

score 3 · Accepted Answer

ここでの相関係数は

r(1,2)
ans =
  -0.3331

これは-33.3％の相関関係であり、2つのデータセットが負の線形相関関係にあることを示しています。あなたはそれらをプロットすることによってこれを見ることができます：

plot(dat, dat2, '.'), grid, lsline

ここに画像の説明を入力してください

相関のp値は次のとおりです。

p(1,2)
ans =
  0.3811

これは、2つの確率変数の間に相関関係がなかったとしても、9つの観測値のサンプルでは、少なくとも-33.3％と同じくらい極端な相関関係が約38.1％の確率で見られると予想されることを示しています。

少なくとも極端な場合、サンプルで測定された相関は-33.3％未満、または33.3％を超えることを意味します。

p値が非常に大きいことを考えると、ゼロ相関の帰無仮説を棄却する必要があるかどうかについて、確実に結論を出すことはできません。

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