MANOVA部分協方差矩陣你好，
我正在熟悉JMP的Fit Model平台，試圖將結果與MATLAB和我計算過的MS Excel進行長期匹配。
使用“Cholesterol.jmp”樣本數據文件並運行具有MANOVA個性的Fit Model平台，我有點困惑的是為什麼我的Partial Covariance矩陣與MATLAB和MS Excel中的協方差矩陣不完全匹配。
這是JMP輸出：
這是在MS Excel中計算協方差矩陣：
Cov（x，y）=（1 /（N-1））*和（（Xi-Xbar）*（Yi-Ybar））
N = 20（患者）
以下是使用cov（x，y）函數在MATLAB中與MS Excel相同的輸出：
也許我不理解部分協方差矩陣是什麼，但它不應該與協方差矩陣相同嗎？
謝謝。
回复：MANOVA部分協方差矩陣我覺得我更接近於弄清楚JMP如何計算這個部分協方差矩陣，但仍然無法確定它。
我找到了一個很好的資源，用一個簡單的例子來描述這個方法，但我無法使用這個技術將Cholesterol.jmp的JMP結果與六個變量相匹配。
生物學中的原因和相關性 - Bill Shipley的用戶路徑分析指南
附PDF。
有人伸出援手嗎？
謝謝！
回复：MANOVA部分協方差矩陣嗨凱文，
感謝您的回復和共享文本資源。
我發布的MS Excel矩陣是我自己手工製作的，沒有任何插件，使用我列出的協方差方程。我使用無偏的MATLAB cov函數來驗證它們具有相同的結果。
當它涉及三個變量時，我理解部分相關的概念，但在Cholesterol.jmp文件的情況下，有六個變量（列）數據。
谷歌搜索部分相關具有相當數量的命中，但我似乎無法找到關於部分協方差及其與粒子相關性的數學關係的任何可靠信息。
我在MATLAB和MS Excel中計算的協方差矩陣與JMP部分協方差矩陣非常相似，只是稍作調整。我意識到協方差和部分協方差是不一樣的，但它們在某種程度上是數學相關的。
我想確定JMP如何生成該部分協方差矩陣背後的方程，假設有六個數據變量。
回复：MANOVA部分協方差矩陣嗨，bio_grad！
首先，快速學習部分協方差矩陣：
一個典型的例子是火災造成的損害與發送到火災的消防車數量之間存在正相關關係。 對於幾乎所有人來說，顯而易見的是，通過向他們發送更少的消防車來減輕火災的損害是很瘋狂的......還有第三個變量，可能是“火的大小”，也會影響損壞。 如果要保持火力的大小不變，人們甚至可能會看到損壞與消防車數量之間存在負相關關係。 這是部分相關和協方差試圖通過使用來自估計模型的殘差來做的事情。 協方差和部分協方差在概念上是不同的，並且很少和平凡地給出相同的結果。 我推薦Everitt，BS，Dunn。G.（2001） 應用多變量數據分析 （第2版）牛津大學出版社為您提供更完整的治療，如果您有興趣的話。 甚至羅納德·艾爾默·費舍爾爵士也有寫在部分相關 ！
其次，朋友不要讓朋友使用Excel進行統計甚至數學。 無論封裝如何，通往軟件結果比較的道路都鋪平了道路，但Excel被重複記錄為不正確地進行統計和數學運算。 請注意Excel中的任何結果，即使它在這種情況下似乎與MATLAB匹配。 MATLAB有很好的矩陣代數斬波，但在我看來，你只是在其中做了協方差，而不是部分協方差。 真正？
