correlation

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숫자 및 범주 형 변수와 시각적 인 상관 관계 맵을 만들 수 있습니까? 이 값 예를 들어 : val1 <- rep(c(1:2),5) val2 <- rep(c('a','b'),5) val3 <- paste(val1,val2) val4 <- c(1:10)^2 val5 <- paste('x',val4) 것은 내가 같은 테이블과의 상관 관계를 참조 할

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두 행렬의 모든 행의 모든 조합의 상관/p 값

두 번째 데이터 프레임에서 각 종 (bac)과 각 요인 (fac)의 상관 관계 및 p 값을 계산하고자합니다. 둘 다 같은 수의 방송국에서 측정되었지만, bac와 fac의 수는 일치하지 않습니다. bac1 <- c(1,2,3,4,5) bac2 <- c(2,3,4,5,1) bac3 <- c(4,5,1,2,3) bac4 <- c(5,1,2,3,4) bac

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팬더 시리즈와 전체 데이터 프레임 간의 상관 관계

일련의 값을 가지고 있으며 주어진 테이블의 모든 행과 피어슨 상관 관계를 계산하려고합니다. 어떻게하면됩니까? 예 : 계산 Series.corr()를 사용 import pandas as pd v = [-1, 5, 0, 0, 10, 0, -7] v1 = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] v2 = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0] v3 = [

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cor.test 무시하는 방법 : "충분한 유한 관찰"과 tidyverse 및 ggplot2 (ggpmisc)를 사용하는 경우, 계속

나는 다음과 같은 노동 장난감 예를 가지고 : trunctiris <- iris [1:102,] analysis <- trunctiris %>% group_by(Species) %>% nest() %>% mutate(model = map(data, ~lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .)),

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범위/스케일이 다른 연속적인 이기종 변수에 대한 계층 적 클러스터링 R

같은 샘플을 설명하는 두 개의 변수 그룹으로 계층 적 클러스터링을 수행하려면 R을 사용하고 싶습니다. 하나의 그룹은 정규화되고 배치 효력이 교정 된 마이크로 어레이 유전자 발현 데이터 (특정 유전자에 대한)이다. 다른 그룹에는 동일한 표본을 묘사하는 몇 가지 정량적 임상 매개 변수가 있습니다. 그러나, 이들 임상 변수는 정규화되지 않았거나 임의의 변형 (즉

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파이썬에서 Spearman 테스트에서 nan_policy 버그를 처리하는 방법

Spearman 테스트에서 nan 결과를 처리하고 싶습니다. nan_policy parameter is broken처럼 보입니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? from scipy import stats pvalue=stats.spearmanr([10,100],[1,100])[1] print(pvalue) 반환 nan pvalue=stats

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상관 관계에 대한 웰치 경계

상호 작용이 뛰어나고 커뮤니티를 돕습니다. 그래서 상관 관계를 연구하고 전송을위한 최적화 된 코드를 찾으려고합니다. 이와 관련하여 Welch는 시퀀스 수와 이러한 통신 시퀀스의 길이를 기반으로 상관 관계의 경계를 설정합니다. 이 증거는 1974 년의 그의 간행물에서 막연하게 주어진다. 누구나 나를 단순한 수학으로 더 간단한 튜토리얼로 참조 할 수 있습니까?

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피어슨 및 스피어 만 상관 및 매트랩 대응 95 % 및 99 % 신뢰 수준

I는 데이터의 2 개의 직렬 경우 : a = [1 4 6 3 4 6 7 8]; b [34 56 34 56 79 23 48 28];는 그때 각각 스피어 피어슨 상관 계수를 찾을 수로서 : 피어슨 상관 관계 RHO= corr(a',b','Type','Spearman'); , 내가 사용할 수 있습니다 r=corr2(a,b) 또는 [R] = corr(a',b','

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파이썬 병렬 상관 관계가 단일 프로세스 상관 관계보다 느리다

을 파이썬에서 multiprocessing 모듈을 사용하여 병렬 처리하려고했다. 나는 다른 프로세스의 나머지 다른 열과 함께 한 프로세스와 두 번째 열의 모든 열을 나머지와 함께 하나의 열과 계산 상관 값을 취하려고합니다. 모든 프로세스에서 결과 행을 쌓아서 상관 관계 행렬의 위쪽을 채우는 방식으로이 방법을 계속 사용하고 있습니다. 나는 모양이 (67846

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plot R2를 사용하여 corrplot()

나는 정말 R에 새로운이며 그냥 첫 번째 문제가 발생했습니다. 유의 수준을 추가하여 상관 행렬을 생성했습니다. 그러나 방금 R 대신 R² 값이 필요하다는 것을 알았습니다. R 대신 R²를 그릴 가능성이 있습니까? 이것은 내가 사용한 코드입니다. res <- cor(data, use = "complete.obs", method = "pearson") rou