功能:两个样本的Pearson相关系数检验

格式:
TestTPearson(x,y,a)
TestTPearson(x,y)

x:矩阵变量储存的第一组样本数据
y:矩阵变量储存的第二组样本数据
a:给定的显著水平,默认为0.05

说明:
1、x与y必须是同维数的矩阵变量,且里面的元素个数不能少于3个

2、函数执行完毕反4种结果.返回-2表示x或y数据当中至少有一组数据没有变化,不能求解x与y的相关系数,也因此无法求解;返回-1表示x与y的相关系数R2为1,无法采用本程序进行相关性监测;返回0表示不接受(相关系数有显著性差异);返回1表示接受(相关系数没有显著性差异)

3、本算法原理即对 t=R*((n-2)/(1-R^2))^0.5 进行t假设检验,其中R为两组数据Perason相关系数,n为样本容量.


参考://刘顺忠.数理统计理论、方法、应用和软件计算[M].华中科技大学出版社,武汉,2005:31-33

例子:

//现在有2组数据,如下,请问下面的两组数据相关系数的关系
//A:50,100,120,180,175,203,230,300,310
//B:35,50,56,68,70,100,130,180,200

//这里假设显著水平为0.05,依次执行如下代码可得

x=[50,100,120,180,175,203,230,300,310];
y=[35,50,56,68,70,100,130,180,200];
f=TestTPearson(x,y,0.05)//回车得到如下结果,从结果可以看到,两组数据相关系数显著
f =
[ 1.00000000000000 ]