适用于：
@RISK 4.x–7.x
@RISK 如何确定我的相关矩阵是否有效？
基本原则是，如果两个输入都与第三个输入强相关，那么它们必须至少彼此弱相关。例如，将 A 和 B 关联为 0.9，A 和 C 关联为 0.8，但 B 和 C 关联为 0.0，这将是不一致的。有效矩阵是相关系数相互一致的矩阵。
当只涉及三个输入时，很容易检查有效组合。如果 A 和 B 的系数是 m，A 和 C 的系数是 n，那么 B 和 C 的系数必须在
mn ± sqrt( (1-m²) (1-n²) )
资料来源：两个随机变量，每个变量与数学论坛上的第三个变量相关。
例如，如果 A 和 B 的相关系数为 0.9，A 和 C 的相关系数为 0.8，那么 B 和 C 的相关系数必须在
0.9 * 0.8 ± sqrt( (1-0.9²) (1-0.8²) ) = 0.72 ± 0.26153 = 0.458 到 0.982
以下是@RISK 如何将这一原则推广到任意大小的相关矩阵：
如果使用完整数据集创建相关矩阵，则如果任何变量之间存在线性关系，它将是半正定的，如果没有线性关系，它将是正定的。
确定矩阵是否为正定的最简单方法是计算其特征值，这就是@RISK 在模拟开始时所做的。正定矩阵将具有所有正特征值，而半正定矩阵将具有大于或等于 0 的特征值和至少一个等于 0 的特征值。
对于@RISK，“有效”矩阵是正定或半正定的任何矩阵，“无效”矩阵是具有至少一个负特征值的任何矩阵。有关@RISK 如何调整无效相关矩阵的详细信息，请参阅@RISK 如何调整无效相关矩阵。
如果我的矩阵无效，如何提前确定？
对于@RISK 5.x–7.x：在@RISK 模型窗口中，单击相关选项卡并使用检查矩阵一致性命令让@RISK 检查矩阵是否自一致。
对于@RISK 4.5 及更早版本：“无效”矩阵具有一个或多个负特征值。Excel 本身没有计算特征值的工作表函数，但有许多软件应用程序和 Excel 插件具有该功能。一种免费软件替代品是 MATRIX，网址为http://digilander.libero.it/foxes/（2013-03-14访问）。（我们将其作为一个例子提及，不认可也不影响任何其他计算特征值的软件。）
