克氏原螯虾形态特征与体重的相关性研究（2010年）

为探究影响我国杂草分布和危害程度的生物学因素, 研究人员以 1387 种中国境内杂草为研究对象, 分析了其分布危害等级与 28 个生态适应性状之间的关系。这些性状涵盖种子(果实)产量、传播方式、营养繁殖能力、生活史长短、繁育系统、生活型、花部特征、传粉方式、毒性、刺以及适应的生境类型等。研究结果显示, 对于 1387 种杂草整体而言, 生活史短、花两性、种子产量高、种子(果实)具备特殊传播方式、阳生、有毒以及直立、挺水、莲座状生活型的植物, 其分布危害等级较高。

使用六项Marczak方程计算淡水中声速，其作为温度（摄氏度）的函数。详细海水速度计算请参阅“salt_water_c.m”。

通过对近期股票市场多个股指的统计分析, 揭示了其基本特征。通过计算上证指数与其他三个股指的秩相关系数, 发现上证指数与深圳成指之间存在显著的相关性。最后, 利用 Archimeadian Copula 函数模拟上证指数和深圳成指之间的相关性, 以期更好地预测这两个股票市场的变化。

大同市的空气污染数据代码挺值得一看，是你要做气象类可视化或者数据建模的时候。它结合了PM10 质量浓度、降水 pH 值和气象数据，得还挺全面的，适合做数据相关性。 秋冬季的数据相关性比较，负相关系数都快到-1 了，这种结果在环保方向挺有参考价值的。如果你平时用MATLAB、Python 搞模拟建模，那这些数据能直接拿来做实验。 比如中提到的春季大风期对酸碱性降水的影响，用代码模拟起来有意思，尤其是搞沙尘气溶胶那一块的朋友应该懂。大同地区特殊的风沙情况，正好能用来做动态建模。 哦对了，里面还带了一些关联资源链接，像PM10 的区域传输、MATLAB 函数设计这些，平时可以直接套用做横向对比，方便

相关性分析与相关系数 相关性分析用于探索两组数据集中数据之间的关系，即使它们采用不同的度量单位。而相关系数 (R) 则量化了这种关系的强度和方向。 计算方法： 相关系数是两组数据集的协方差与其标准偏差乘积的商。 结果解读： R > 0： 表示正相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。 R < 0> 表示负相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。 R = 0： 表示不存在线性相关关系，但并不排除其他类型的关系。 R 的绝对值越接近 1，相关性越强；越接近 0，相关性越弱。

如果你在多元时间序列数据时，总感觉传统的主成分方法有点吃力，那你可以试试这个基于变量相关性的特征表示方法。它通过协方差矩阵来时间序列的数据分布和变量之间的关系，再通过主成分来降维，提升了挖掘的效率和质量。尤其对于多元时间序列数据，它不仅能对不同长度的数据进行有效挖掘，还能提高挖掘的精准度。实验表明，它比传统方法更有优势，能够快速高维数据。如果你正好遇到类似问题，不妨考虑用这个方法哦。

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

综合多篇文章，总结了计算变量相关性的三个主要参数：皮尔逊相关系数、距离相关和最大信息系数。文章详细介绍了它们各自的计算方法和应用场景。

基于统计分析，探讨了全风化花岗岩土渗流参数的变异性和相关性，并利用算例研究了渗流参数相关性对边坡稳定的影响。研究表明，渗流参数相关性对边坡可靠度指标存在显著影响，需要在可靠度分析中考虑渗流参数的相关性。