本文主要是介绍MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】偏相关分析（附MATLAB、python和R语言代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
知识储备
相关性分析
一、实际应用
二、理论思想
三、操作过程
四、结果分析
算法原理
什么是偏相关
数学模型
(一) 偏相关系数r
(二) 假设检验
偏相关分析过程
偏相关分析的SPSS实现
SPSS、EXCLE实现偏相关分析
STATA
SPSSPRO
1、作用
2、输入输出描述
3、案例示例
4、案例数据
5、案例操作
6、输出结果分析
7、注意事项
8、模型理论
SPSSAU
偏相关分析案例
1、背景
2、理论
3、操作
4、SPSSAU输出结果
5、文字分析
6、剖析
代码实现
python
MATLAB
R语言
偏相关（partial correlation）
典型相关（Canonical Correlation）
前言
偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，判定指标是相关系数的R值。
p值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，R越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。
知识储备
相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关分析是不考虑变量之间的因果关系而只研究分析变量之间的相关关系的一种统计分析方法，包括简单相关分析、偏相关分析、距离分析等。
下面我们主要从下面四个方面来解说：
- 实际应用
- 理论思想
- 操
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