Question

我正在尝试创建2个nxm矩阵（A和B），其中A和B的所有列彼此相关（0.6）。矩阵A和B中的值来自单独的正态分布。我有以下内容，但是当我检查输出中的相关性时，不是0.6。我做错了什么？

m=30
n=100    
%Two distributions
Mu1=0.0033;
stdev1=0.0208;
Mu2=0.0033;
stdev2=0.016801;
cor=0.6;
%creating a nxm matrix by calculating correlated vectors one by one
for y=1:m
W(1:n,1)=Mu1+stdev1*randn(n,1);
W(1:n,2)=Mu2+stdev2*randn(n,1);
R=[1 cor;cor 1];
L=chol(R);
W=W*L;
%Transfer to seperate matrices A and B
A(:,y)=W(:,1);
B(:,y)=W(:,2);
end

Answer 1

Cholesky因子分解对这种操作非常有效，但是我发现它的相关性太高了。取每行的平均相关性给出

对于n = 100，corrAvg = 0.68并且对于n = 1000

几乎相同

在matlab中获取矩阵平方根的更好方法是使用sqrtm。

这给出了平均相关性

对于n = 100，corrAvg = 0.61，对于n = 1000，则为0.60。

当然，对于n = 1000，标准偏差要小得多，如果你只使用100个值，那么每列都能得到完美的0.60相关性。

创建相关向量矩阵

1 个答案: