相关性分析的算法有那些？

就是一个简单的pearson相关系数，但是前提是两组变量呈正态性，做散点图显示存在相关性。如果不是正态总体可以用spearnman相关系数。

模型就是一个简单的直线相关。可以求出相关系数，亦可以做简单的直线回归。你这太白了，找本数据挖掘入门介绍的书籍看看吧，推荐数据挖掘导论

如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

您的数据不够，无法计算。

需要有A股跟市场的相关系数0.1，B股跟市场的相关系数0.5，以及AB股之间的相关系数（未提供），才能算出AB组合跟市场的相关系数。1、计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。

相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。

2、协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

3、标准差（Standard Deviation） ，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。矩阵之间没有相关性的,矩阵之间只有等价,相似,合同

只有向量组之间有相关性

如果是两组向量组,就把两组向量组合并到一起,然后再求出它的齐次非零解

希望你能帮助到你哦我不知道如何计算这种系数，抱歉！

我只想说，这样的比较在实际操作中一点意义都没有。很多大学的教学内容在股市的实际运用中完全是两码事。正因为如此，股神巴菲特退出了当年就读的第一个商学院。