coeff = corr(X,Y,'type','Pearson')

下面是我百度查到的
x=[a,b,c];  
y=[d,e,f];
z=corrcoef(x,y)
x,y均要以向量形式输入，a，b，c代表数值
需要点论坛币下载资料，冒昧分享了

https://blog.csdn.net/u012468540/article/details/38082689
(见该网站，其中的matlab是实现公式4的，但和题主的其实本质上是一样的，分子分母同时除n罢了，如果实在不爽，就稍稍修改一下，改成本题公式的形式就行)

我这人默认你把数据放在EXCEL文件中了，如果没有，修改相应部分即可。

%% close ang clear
clear all;close all;clc

%% inputdata
data = xlsread('XXX.xlsx');      excel文件的位置。

input = data(:,1:5);       默认将1：5为待分析变量存放位置
output = data(:,6);        6为因变量存储位置

%% 数据分析-相关性分析
figure;
plotmatrix(data,'*r');
mmdata = mapminmax(data',-1,1);
corr_inout = corr(mmdata(1:5,:)',mmdata(6,:)','type','Pearson');

for n=1:length(corr_inout)
    fprintf('输入变量与输出变量的相关性分别为：变量%d,与输出向量的相关性为：%f\n',n,corr_inout(n));
end

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