Я использую следующий код, чтобы получить матрицу частичной корреляции (исходный код из http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/netsim/)
ic=-inv(cov(ts1)); % raw negative inverse covariance matrix
r=(ic ./ repmat(sqrt(diag(ic)),1,Nnodes)) ./ repmat(sqrt(diag(ic))',Nnodes,1); % use diagonal to get normalised coefficients
r=r+eye(Nnodes); % remove diagonal
Моя исходная матрица (ts1) представляет собой активность мозга с течением времени (переменная X) в нескольких вокселях-объемных пикселях 3X3 (переменная Y).
Проблема в том, что у меня больше зависимых переменных (y - воксели), чем независимых переменных (x - временной ход). Я получаю следующее предупреждение:
Предупреждение: матрица близка к единственной или плохо масштабируется. Результаты могут быть неточными. RCOND = 4,998365e-022.
Любые мысли о том, как исправить код, чтобы я получил частичную корреляцию между всеми вокселями?
