MATLAB中相关矩阵的实现答案

【问题标题】：Implementation of correlation matrix in MATLABMATLAB中相关矩阵的实现
【发布时间】：2012-07-14 21:50:47
【问题描述】：

我想在 MATLAB 中实现以下公式，其中 u_i^(k) 表示 i,k 元素。但是，我得到的结果与我手工计算的结果不同……我相信我的 MATLAB 代码有问题。例如，我应该得到：

L_ii =

    0.1022         0         0
         0    0.1657         0
         0         0    2.7321

U_ij =

    0.7514    0.3104    0.5823
   -0.6513    0.4901    0.5793
   -0.1055   -0.8145    0.5704

1,1=1-(0.1022*(+0.7514)^2+0.1657*(+0.3104)^2+2.7321*(+0.5823)^2)=-0.000049
2,2=1-(0.1022*(-0.6513)^2+0.1657*(+0.4901)^2+2.7321*(+0.5793)^2)=-0.000015
3,3=1-(0.1022*(-0.1055)^2+0.1657*(-0.8145)^2+2.7321*(+0.5704)^2)=+0.000030

有什么想法吗？？？请帮我先修复 Epsilon（它可能不需要继续 Rho。让我们先修复 Epsilon...）

编辑：这是一个示例代码：

E_squared_ii = ONES_j - diag(L_ii)' * (U_ij'.^ 2)

这是我目前得到的错误结果：

E_squared_ii =

   1.0e-15 *

   0.444089209850063   0.333066907387547  -0.222044604925031

【问题讨论】：

你必须把你现有的代码放进去以便分析。
所以以上是你应该得到的；你实际上得到了什么？
@OliCharlesworth：刚刚更新了问题。
进行此类计算的最简单方法是使用 for 循环，虽然速度较慢，但始终很容易实现。这是你想让我教你怎么做的事情吗？还是for循环不可接受？

标签： matlab matrix correlation

【解决方案1】：

如果我使用你的值和代码，我会得到预期的结果：

>> L_ii

L_ii =

    0.1022         0         0
         0    0.1657         0
         0         0    2.7321

>> U_ij

U_ij =

    0.7514    0.3104    0.5823
   -0.6513    0.4901    0.5793
   -0.1055   -0.8145    0.5704

>> ONES_j

ONES_j =

     1     1     1

>> E_squared_ii = ONES_j - diag(L_ii)' * (U_ij'.^ 2)

E_squared_ii =

   1.0e-04 *

   -0.4935   -0.1451    0.2985

大概这意味着某些东西不是你认为的价值......

【讨论】：

你是对的，刚刚重新启动了 MATLAB，现在它可以工作了......哈哈！