如果我有两个系列的数据：
a = [1 4 6 3 4 6 7 8];
b [34 56 34 56 79 23 48 28];然后我可以分别找到spearman和pearson相关系数：
RHO= corr(a',b','Type','Spearman');
对于皮尔逊相关，我可以使用：
r=corr2(a,b)
或
[R] = corr(a',b','Type','pearson')
皮尔逊和矛兵相关性的置信水平（95％和99％）是多少。我需要在给定的例子中得到结果。 让，
pearson correlation r=0.76
spearman rank correlation r=0.65
95% confidence level=0.34
99% confidence level=0.42
注意：我的相关系数和置信水平的值是一般的，它们不适用于给定的＆＃39; a＆＃39;和＆＃39; b＆＃39;价值高于。 感谢。
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您可以使用corrcoef。对于95％的置信区间写：
[R,~,RL,RU] = corrcoef(a.',b.')
对于其他置信区间，添加alpha（CI = 100 *（1-alpha）％）：
[R,~,RL,RU] = corrcoef(a.',b.','alpha',0.01)
RL和RU分别是相关性的下限和上限。
修改
对于spearman相关置信区间，您需要fisher transformation，即arctanh（r）：
RHO = corr(a.',b.','Type','Spearman');
n = numel(a);
STE = 1/sqrt(n-3);
% here the input is 95% confidence interval, for 99% use 0.99:
CI = norminv(0.95);
upper_bound = tanh(atanh(RHO)+CI*STE);
lower_bound = tanh(atanh(RHO)-CI*STE);