correlation

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dataset과 같은 많은 종가가 포함 된 XTS 데이터 세트가 있습니다. 그런 다음 반환 값이 cor()을 통해 상관 관계가 있는지 확인하려고했지만 오류 메시지가 나타납니다 : Error in cor(RETS) : 'x' must be numeric. 여기 RETS <- CalculateReturns(dataset, method= c("log")) # C

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corrplot에 대해 선택한 상관 관계를 숨기는 방법?

저는 코딩과 R에 익숙하지 않습니다. corrplot을 사용하여 상관 행렬을 시각화하려고했지만 모든 상관 값을 표시하고 싶지는 않습니다. 선택한 열과 행의 상관 값을 숨기거나 취소하고자하므로 값의 반전 된 'L'만 표시됩니다. 는 예를 들어, 여기에 예를 corrplot의 편집 된 이미지를 참조하십시오

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LoadRunner 및 Fiddler (버전 : 11.52)의 스크립트에 기록되지 않은 파일 경로를 연결하고 매개 변수화하는 방법

전자 상거래 응용 프로그램에 로그인하여 제품을 검색해야하는 LoadRunner에 스크립트가 있습니다. 해당 제품의 이미지를보고 시스템에 이미지 파일을 다운로드하고 로그 아웃하십시오. 필자는 파일 경로 저장을 여러 번 반복하여 매개 변수화하고 동일하게 상관시키고 콘솔에 출력해야합니다. 스크립트를 기록했으며 오류없이 재생됩니다. 이제 막혀있는 부분은 기록 된

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NA 값이 R 인 data.frame에서 실행중인 cor.test()를 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 나의 일상 기후 데이터 간의 실행() 상관 관계를 할 노력하고있어, 그리고 문제는 내가 내 data.frame 많은 누락 된 값 (NA)를 가지고있다. 나는 p.values 을 얻을 필요가 있기 때문에 cor.test()을 사용하고 있습니다. 예를 들어, 나는 강수량이나 습도 값이없는 어떤 날에는 온도 데이터와 상관 관계를 계산하는 방법을 알고 싶

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공유 속성을 기반으로 Esper에서 이벤트를 일괄 처리하는 방법

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시간에 따른 이변 량 상관 플롯

x 축이 시간이고 y 축이 bivariate 상관 계수가되도록 시간 간격에 대해 이변 량 상관을 플로팅하고 싶습니다. airquality 데이터가 이에 대한 좋은 예입니다. 이 경우 Ozone&Temp과 Ozone&Wind 사이의 상관 관계를 Day 이상으로 표시하려고합니다. 감사! data(airquality) 상관 행렬은 다음과 같습니다 하루에 하나

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x 축에 하나의 변수 만있는 Corrplot

나는 대략 200 개의 변수가있는 데이터 세트가 있습니다. 그 변수들 중 하나가 다른 변수들과 어떻게 상호 연관되는지 이해하고 싶습니다. 그러나 corrplot()을 사용하면 크기가 200x200 인 전체 상관 행렬을 얻을 수 있습니다. 재현 가능한 예를 들어 carsirisdataset을 사용하겠습니다. - 여기, 나는 단지 sepal을보고 싶다. x 축

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상관없는 색인 목록 얻기

여기서 논한 전형적인 논리적 인 문제에 매달리고 있습니다. 나는 100 개 벡터 'V'나는 다른 모든 벡터 v를 각 벡터 v (I)의 상관 값을 계산해야 지금이 v1 = [1.2,3.4,5,1,23,...,2.9] #length is 21 v2 = [0,3.4,12,11,32,...,1.3] #length is 21 ... ... ... .

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Mule ESB : 서로 다른 플로우에서 동일하고 동적 인 상관 ID 생성

현재 Mule ESB와 협력 중입니다. 지금은 2 개의 플로우가 있고, 플로우 1과 플로우 2가 있습니다. 다른 플로우에서 동일한 상관 ID를 생성해야합니다. 상관 ID 자체의 값은 동적이어야합니다. 내 말은, 상관 ID는 첫 번째 시도에서 프로그램을 실행할 때 상관 ID가 두 번째 시간에 프로그램을 실행할 때 달라야한다는 의미입니다. 예 : 내 인바운드로

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차트는

때문에이 질문에 저를 먹을 :) 내가 Excel에서 일부 데이터를 가지고 있고 그 데이터의 그래픽 표현을하고 싶습니다 해달라고하십시오 3 개 개의 매개 변수의 상관 관계를 나타냅니다. 내 데이터 구조 : 명 ID : 모든 사람에게 1에서 485까지 평균 점핑 거리와 다른 매개 변수 (높이와 같은)가 있으며 마지막으로 모든 사람이 속한 클래스가 있습니다 (1