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数学函数 - 多元统计分析
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本页收录相关矩阵、协方差矩阵、距离、聚类、判别分析、主成分分析、因子分析和秩相关函数。
服务器多元统计函数
corr(values, method[, tail])
用途：计算相关系数矩阵；带 tail 时同时返回相关性检验 P 值矩阵。
参数个数：2 到 3
返回值：数值矩阵/数组；带 tail 时返回 [相关系数矩阵, P值矩阵]
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | method |
是 | 整数 | 相关系数计算方式 |
| 3 | tail |
否 | 字符串 | 检验方向；常用 "both"、"left"、"right" |
correlationMatrix(values, method)
用途：计算相关系数矩阵。
参数个数：2 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | method |
是 | 整数 | 相关系数计算方式 |
covariance(values)
用途：计算协方差矩阵。
参数个数：1 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
corrcoef(values)
用途：执行相关系数分析。
参数个数：1
返回值：数组表；包含 r、p、rlo、rup
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
corr_partial(x_values, y_values, z_values, method[, tail])
用途：计算偏相关系数；带 tail 时同时返回检验结果。
参数个数：4 到 5
返回值：数值矩阵/数组表；带 tail 时包含 coef、pval、df
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | x_values |
是 | 数值矩阵 | 第一组变量 |
| 2 | y_values |
是 | 数值矩阵 | 第二组变量 |
| 3 | z_values |
是 | 数值矩阵 | 控制变量 |
| 4 | method |
是 | 整数 | 相关系数计算方式 |
| 5 | tail |
否 | 字符串 | 检验方向；常用 "both"、"left"、"right" |
distance(values, right_or_method[, method])
用途：计算向量距离，或计算矩阵样本两两距离。
参数个数：2 到 3 返回值：实数/数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值数组/数值矩阵 | 左向量，或样本矩阵 |
| 2 | right_or_method |
是 | 数值数组/字符串 | 三参形式下为右向量；二参形式下为距离方法名 |
| 3 | method |
否 | 字符串 | 三参形式下的距离方法名；常用 "euclidean" |
cluster_Kmeans(samples, class_count, options)
用途：执行 K-means 聚类。
参数个数：3 返回值：数组；每个元素是一类样本下标数组
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | samples |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | class_count |
是 | 整数 | 聚类数量 |
| 3 | options |
是 | 数组表 | 参数表；常见键包括 maxiter、tol、distance、out |
cluster_System(samples, distance_method, cluster_method[, output])
用途：执行系统聚类。
参数个数：3 到 4
返回值：数组；三参返回谱系合并过程，四参且 output 包含 best 时返回最佳分类
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | samples |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | distance_method |
是 | 整数 | 距离方法 |
| 3 | cluster_method |
是 | 整数 | 聚类方法 |
| 4 | output |
否 | 数组表 | 输出选项；如 array("best": 1) |
cluster_ward(samples)
用途：执行 Ward 聚类。
参数个数：1 返回值：数组表
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | samples |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
discrim(training_data, sample_data, method)
用途：执行判别分析并返回待判别样本分类。
参数个数：3 返回值：数组；每个元素是对应待判别样本的分类编号
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | training_data |
是 | 数值矩阵 | 训练数据；第一列为分类编号，其余列为特征 |
| 2 | sample_data |
是 | 数值矩阵 | 待判别样本特征矩阵 |
| 3 | method |
是 | 整数 | 判别方法参数 |
princomp(values, contribution_rate, standardize, residual)
用途：执行主成分分析。
参数个数：4 返回值：数组表
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | contribution_rate |
是 | 数值 | 累计贡献率阈值 |
| 3 | standardize |
是 | 整数 | 是否标准化的模式参数 |
| 4 | residual |
是 | 变量引用/nil |
接收残差或相关输出；不需要时可传 nil |
factor(values, contribution_rate)
用途：执行因子分析。
参数个数：2
返回值：数组表；包含 Correlation Matrix、kmo、Total Variance Explained 等结果项
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
| 2 | contribution_rate |
是 | 数值 | 累计贡献率阈值 |
corr_canonical(x_values, y_values, alpha, standardize)
用途：执行典型相关分析。
参数个数：4
返回值：数组表；包含 Cor、XCoef、YCoef 等结果项
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | x_values |
是 | 数值矩阵 | 第一组变量 |
| 2 | y_values |
是 | 数值矩阵 | 第二组变量 |
| 3 | alpha |
是 | 数值 | 显著性水平 |
| 4 | standardize |
是 | 整数 | 是否标准化的模式参数 |
corr_Spearman(x_values, y_values)
用途：计算 Spearman 秩相关系数。
参数个数：2 返回值：实数
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | x_values |
是 | 数值数组 | 第一组数据 |
| 2 | y_values |
是 | 数值数组 | 第二组数据 |
cov2CorrMatrix(covariance_matrix)
用途：把协方差矩阵转换为相关系数矩阵。
参数个数：1 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | covariance_matrix |
是 | 数值矩阵 | 协方差矩阵 |
corrMatrixAdjust(correlation_matrix)
用途：修正相关系数矩阵。
参数个数：1 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | correlation_matrix |
是 | 数值矩阵 | 待修正的相关系数矩阵 |
corr_Kendall(x_values, y_values)
用途：计算 Kendall 秩相关系数。
参数个数：2 返回值：实数
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | x_values |
是 | 数值数组 | 第一组数据 |
| 2 | y_values |
是 | 数值数组 | 第二组数据 |
histc(values, bins)
用途：按边界数组统计直方图计数。
参数个数：2 返回值：数组
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值数组 | 待统计数据 |
| 2 | bins |
是 | 数值数组 | 分箱边界 |
princaipalComponentAnalysis(values)
用途：执行主成分分析并返回主因子得分结果。
参数个数：1
返回值：数组表；包含 F、F1、F2 等得分字段
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值矩阵 | 样本矩阵 |
mbbub(values, index_output)
用途：按数值排序并返回排序后的原始下标。
参数个数：2
返回值：数组；同时写入 index_output
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | values |
是 | 数值数组 | 待排序数组 |
| 2 | index_output |
是 | 变量引用 | 接收排序后的原始下标数组 |
eigen_Jacobi(matrix, eigen_values, eigen_vectors)
用途：用 Jacobi 方法计算矩阵特征值和特征向量。
参数个数：3
返回值：无直接返回值；写入 eigen_values 和 eigen_vectors
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | matrix |
是 | 数值矩阵 | 待分解矩阵 |
| 2 | eigen_values |
是 | 变量引用 | 接收特征值数组 |
| 3 | eigen_vectors |
是 | 变量引用 | 接收特征向量矩阵 |
componentMatrix(eigen_values, eigen_vectors, max_eigen_values)
用途：根据特征值和特征向量生成主成分载荷矩阵。
参数个数：3
返回值：数值矩阵；同时写入 max_eigen_values
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | eigen_values |
是 | 数值数组 | 特征值数组 |
| 2 | eigen_vectors |
是 | 数值矩阵 | 特征向量矩阵 |
| 3 | max_eigen_values |
是 | 变量引用 | 接收主因子对应的特征根 |
componentScoreMatrix(component_matrix, correlation_matrix)
用途：根据载荷矩阵和相关系数矩阵生成因子得分系数矩阵。
参数个数：2 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | component_matrix |
是 | 数值矩阵 | 主成分载荷矩阵 |
| 2 | correlation_matrix |
是 | 数值矩阵 | 相关系数矩阵 |
factorScoreMatrix(score_matrix, standardized_values)
用途：根据因子得分系数矩阵和标准化样本矩阵生成样本公共因子得分。
参数个数：2 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | score_matrix |
是 | 数值矩阵 | 因子得分系数矩阵 |
| 2 | standardized_values |
是 | 数值矩阵 | 标准化后的样本矩阵 |
rotatedComponentMatrix(component_matrix)
用途：对主成分载荷矩阵做旋转处理。
参数个数：1 返回值：数值矩阵
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | component_matrix |
是 | 数值矩阵 | 主成分载荷矩阵 |
fScoreResult(factor_scores, max_eigen_values)
用途：根据样本公共因子得分和主因子特征根生成综合得分结果。
参数个数：2
返回值：数组表；包含 F、F1、F2 等得分字段
| 参数位置 | 参数名 | 必填 | 接收类型 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | factor_scores |
是 | 数值矩阵 | 样本公共因子得分矩阵 |
| 2 | max_eigen_values |
是 | 数值数组/数值矩阵 | 主因子对应的特征根 |