问题一：相关系数矩阵怎么分析从表中我们可以看到，EDI与EDI的相关系数为1（这是显然的，自己跟自己跟定线性相关），类似的，矩阵对角线位置都是1。其余不相同的两个变量相关系数在-1到1之间，如EDI与HP的相关系数为0.261。矩阵每行每列第二小行中的数是双边检验的值，由下面的注释知道，分为0.05,和0.01两种显著性水平。N应该是观测次数
问题二：利用SPSS，相关系数矩阵怎么算analyze-correlate-bivariate-选择变量
OK
输出的是相关系数矩阵
相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就伐道，比如“**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).”
就是说，如果相关系数后有**符号，代表在0.01显著性水平下显著相关
粗略判断的方法是，相关系数0.6以上，可以认为显著相关了
问题三：eviews里的相关系数矩阵怎么看选择目标序列openasgroupview>covarianceanalysis>勾选correlation，得出结果
相关系数啊，就是自变量和变量之间的相关程度
问题四：在excel中如何求相关系数矩阵wenku.baidu/...l2HiES
方式方法如上面的连接。
问题五：SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的把几个变量输入到SPSS中
菜单：分析-相关-双变量，或analyze-correlate-bivariate
多个变量放入变量框，计算出来就是以相关矩阵出现的
问题六：怎么看相关系数显著性检验表？这里主要关注两个信息就够了，一个是n，那就是你的样本容量，比如n=100的话就是有100个被试，也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的行。另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性，一般0.05水平就够了，比如n=100显著性水平alpha=0.05时，相关系数显著性的临界值为0.195，也就是说这个条件下，只要相关系数r的绝对值在0.195以上，就可以认为此相关系数在0.05水平上显著。
另外，一般报告的原则是，报告统计量所达到的最高显著性水平，也就是如果你的数据达到0.01水平的显著，就不要说它在0.05水平显著了
问题七：如何计算两个矩阵的相关系数使用函数corr(x,y)
问题八：请教：如何求两个矩阵的相关系数使用函数corr(x,y)
R语言中矩阵、向量在内存上的区别向量
在初始创建时，系统就给分配了足够的空间，没有赋值的下标对应的值都用NA代替了，所以向量不存在下标超出的限制比如：
>x
[1] 1 2
>length(x)
[1] 2
>x[100]
[1] NA
>length(x)
[1] 2
>x[100]=3
>length(x)
[1] 100
创建x时给了两个数字，所以长度为2。但是取值x[100]时显示的是NA并非下标越界，当赋值x[100]=3时，x的长度变为了100。
这种性质的好处就是可以取代向量的重新赋值语句比如：
>x<- c(x,2)
可以使用以下语句代替：
>x[length(x)+1]=2
这样的好处就是由于不用重新赋值，不需要重新分配内存，因此可以大大提升程序的效率，比如：
>create_vector2<-function(k)
+ {
+ gh=c()
+ for(i in 1:k){
+ gh=c(gh,i)
+ }
+ return(gh)
+ }
>create_vector1<-function(k)
+ {
+ gh=c()
+ gh[1:k]=1:k
+ return(gh)
+ }
以上为两个创建向量的函数，运行时间测量如下：
>system.time(create_vector1(10000)) #创建10000长度的向量，函数1运行时间
用户 系统 流逝
000
>system.time(create_vector2(10000)) #创建10000长度的向量，函数2运行时间
用户 系统 流逝
0.11 0.00 0.11
>system.time(create_vector1(100000)) #创建100000长度的向量，函数1运行时间
用户 系统 流逝
000
>system.time(create_vector2(100000)) #创建100000长度的向量，函数1运行时间
用户 系统 流逝
11.48 0.01 11.71
可以看到函数1明显比函数2快很多。函数1的运行时间基本为0。
矩阵
矩阵并没有这种性质，矩阵的内存空间是初始创建空间的大小。一但确定，只有通过重新赋值来改变。所以会出现下标越界等错误。
方法是真不少····不过两个矩阵好像是不能相关的相关的是向量组。
1、可以用定义，就是有没有不全为零的系数，使他们相加得0.
2、其次线性方程组有非零解。
3、还有就是这两所构成的矩阵的秩小于向量个数。
4、n个n为向量可以直接计算行列式的直，得零就相关。
还有两个不常用了···
