特征值是矩阵的一种特殊值，它可以用来衡量矩阵中的变量之间的相关性。特征值可以通过计算相关系数矩阵来计算。
相关系数矩阵是一个n×n的矩阵，其中n表示变量的数量，每个元素都是变量之间的相关系数。相关系数矩阵可以用来计算特征值，其计算方法是：
1 将相关系数矩阵转换为特征方程，即求解Ax=λx，其中A是相关系数矩阵，x是特征向量，λ是特征值。
2 将特征方程求解，得到特征值λ。
3 根据特征值λ，求出对应的特征向量x。
4 将特征向量x与相关系数矩阵A相乘，得到特征值λ。
建立相关系数矩阵投资组合是要考虑投资组合之间的相关性。
1、根据查询相关资料信息，在计算投资组合报酬率时，需要考虑组合中单个投资的风险，还要考虑投资组合之间的相关性，这种相关性用相关系数来表示，相关系数就对风险有影响。
2、要建立相关系数矩阵投资组合是相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数，关矩阵的对角元素是1。
什么是相关矩阵
以X{x1,x2,,xn}为列,Y{y1,y2,,yn}为行，排列成rij的矩阵，若符合关系R,则显示为1，否则为0。以此判断X,Y的关系。
不过，不知道结构方程式是啥。
统计里面相关系数矩阵是Cov的两个随机变量的相关系数组成的矩阵吧？
Cov（Rv1, Rv2）＝E（x－E Rv1）（y － E Rv2)
希望你能看懂
analyze-correlate-bivariate-选择变量
ok
输出的是相关系数矩阵
相关系数下面的sig是显著性检验结果的p值，越接近0越显著。
另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“
correlation
is
significant
at
the
001
level
(2-tailed)”
就是说，如果相关系数后有""符号，代表在001显著性水平下显著相关
粗略判断的方法是，相关系数06以上，可以认为显著相关了
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