偏相关系数矩阵

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统计上有没有“偏相关矩阵”这一说法？比如X1-X5，我想控制其中3个变量，计算另外两个的偏相关系数，SAS中能不能直接给出矩阵？

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关键词：相关系数矩阵 偏相关系数 相关系数 偏相关 相关矩阵 矩阵 系数 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

1. data a;
   
2.     input y x1-x5;
   
3. datalines;
   
4. 0.0142         0.45         2.26         6.05         3.63         13.15            
   
5. 0.0132         1.02         5.82         24.92         11.44         31.60           
   
6. 0.0410         0.76         5.34         24.53         11.82         21.90            
   
7. 0.0121         2.26         8.55         32.95         14.04         20.75            
   
8. 0.0392         1.62         6.50         24.35         20.33         18.70                  
   
9. 0.0129         4.76         16.11         40.13         12.00         10.05               
   
10. 0.0104         1.71         9.08         34.58         14.58         15.90              
    
11. 0.0091         2.79         9.68         37.61         13.27         9.20           
    
12. 0.0148         1.05         8.74         39.18         23.28         18.20              
    
13. 0.0150         2.68         9.37         44.18         18.61         12.65         
    
14. 
    
15. run;
    
16. 
    
17. proc corr;      
    
18.     var x4-x5;
    
19.     with y;
    
20.     partial x1-x3;
    
21. run;

复制代码

1.                                                                     SAS 系统               2013年01月20日 星期日 下午01时30分05秒   1
   
2. 
   
3.                                                         CORR 过程
   
4. 
   
5.                                        3 Partial 变量:    x1       x2       x3
   
6.                                        1 With    变量:    y
   
7.                                        2         变量:    x4       x5
   
8. 
   
9. 
   
10.                                                         简单统计量
    
11. 
    
12.   变量               N          均值        标准差          总和        最小值        最大值        偏方差      偏标准差
    
13. 
    
14.   x1                10       1.91000       1.27898      19.10000       0.45000       4.76000
    
15.   x2                10       8.14500       3.64087      81.45000       2.26000      16.11000
    
16.   x3                10      30.84800      11.20324     308.48000       6.05000      44.18000
    
17.   y                 10       0.01819       0.01170       0.18190       0.00910       0.04100     0.0001788       0.01337
    
18.   x4                10      14.30000       5.47979     143.00000       3.63000      23.28000      17.05825       4.13016
    
19.   x5                10      17.21000       6.66016     172.10000       9.20000      31.60000      43.63633       6.60578
    
20. 
    
21. 
    
22.                                                Pearson 偏相关系数, N = 10
    
23.                                            当 H0: Partial Rho=0 时，Prob > |r|
    
24. 
    
25.                                                            x4            x5
    
26. 
    
27.                                               y       0.55305       0.13957
    
28.                                                        0.1978        0.7654

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详见 https://bbs.pinggu.org/thread-1046815-1-1.html