# 表型相关系数与标准误

“请问我想计算几个表型数据的相关系数和标准误，如何用R语言操作？”

```> set.seed(123)
> x=rnorm(1000)
> y= 0.3*x + rnorm(1000)
> dat=cbind(x,y)
> head(dat)
x          y
[1,] -0.56047565 -1.1639414
[2,] -0.23017749 -1.1090083
[3,]  1.55870831  0.4496323
[4,]  0.07050839 -0.1110226
[5,]  0.12928774 -2.5105565
[6,]  1.71506499  1.5550930```

```> cor(dat)
x         y
x 1.0000000 0.3573148
y 0.3573148 1.0000000```

```> cor.test(dat)
Error in cor.test.default(dat) : 缺少参数"y",也没有缺省值
> cor.test(dat\$x,dat\$y)

Pearson's product-moment correlation

data:  dat\$x and dat\$y
t = 12.086, df = 998, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.3020116 0.4102211
sample estimates:
cor
0.3573148 ```

```> library(asreml)
> data("harvey")
> head(harvey)
Calf   Sire Dam Line ageOfDam  y1  y2  y3
1  101 Sire_1   0    1        3 192 390 224
2  102 Sire_1   0    1        3 154 403 265
3  103 Sire_1   0    1        4 185 432 241
4  104 Sire_1   0    1        4 183 457 225
5  105 Sire_1   0    1        5 186 483 258
6  106 Sire_1   0    1        5 177 469 267```

```> mod = asreml(cbind(y1,y3) ~ trait + trait:Line ,
+              random = ~ us(trait):Sire, residual = ~ units:us(trait), data=harvey)
Model fitted using the sigma parameterization.
ASReml 4.1.0 Sun Mar 29 17:46:47 2020
LogLik        Sigma2     DF     wall    cpu
1      -437.786           1.0    124 17:46:47    0.0
2      -433.479           1.0    124 17:46:47    0.0
3      -429.450           1.0    124 17:46:47    0.0
4      -427.635           1.0    124 17:46:47    0.0
5      -427.223           1.0    124 17:46:47    0.0
6      -427.206           1.0    124 17:46:47    0.0
7      -427.206           1.0    124 17:46:47    0.0
> summary(mod)\$varcomp
component std.error    z.ratio bound %ch
trait:Sire!trait_y1:y1   27.20936  26.59364  1.0231532     P   0
trait:Sire!trait_y3:y1  -12.81265  41.71667 -0.3071350     P   0
trait:Sire!trait_y3:y3  124.88915 125.13874  0.9980055     P   0
units:trait!R             1.00000        NA         NA     F   0
units:trait!trait_y1:y1 132.36803  25.00112  5.2944842     P   0
units:trait!trait_y3:y1 -59.97696  39.91635 -1.5025662     P   0
units:trait!trait_y3:y3 647.80434 122.32450  5.2957858     P   0```

```> # 遗传相关
> vpredict(mod, rg ~ V2/sqrt(V1*V3))
Estimate        SE
rg -0.2197948 0.6668593
> # 表型相关
> vpredict(mod, rp ~ (V2 + V6)/sqrt((V1+V5)*(V3+V7)))
Estimate        SE
rp -0.2072908 0.1434625```

```> # 相关系数：统计的方法
> cor(harvey\$y1,harvey\$y3)
[1] -0.3208209
> cor.test(harvey\$y1,harvey\$y3)

Pearson's product-moment correlation

data:  harvey\$y1 and harvey\$y3
t = -2.6886, df = 63, p-value = 0.009171
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.52373856 -0.08345172
sample estimates:
cor
-0.3208209```

0 条评论

• ### 如何检测遗传相关的显著性：LRT检验操作方法

3. 软件实现遗传相关计算 3.1 数据格式 前三列是系谱，有3个性状： y1, y2, y3 , 想要计算y1和y3的遗传相关，并用LRT检验显著性

• ### asreml 设定初始值 固定初始值

一个朋友问我，如何固定asreml的初始值，现在分为单性状和多性状进行说明。 为何要固定初始值： 1，由于群体较小，估算的方差组分不准确，需要手动设定初始值，直...

• ### 有关程序员的几个爆笑段子

2、世界上最遥远的距离不是生与死，而是你亲手制造的BUG就在你眼前，你却怎么都找不到她。

• ### 熊逸《唐诗50讲》怀古篇 - 学习笔记与感想

在怀古篇中，熊逸老师选择了6首诗，分别cover三大怀古热门人物：贾谊、王昭君及项羽，以及一大网红怀古热门景点：秦淮河，最后是唐朝人自己的怀古—白居易的《长...

• ### Python元编程：控制你想控制的一切

很多人不理解“元编程”是个什么东西，关于它也没有一个十分准确的定义。这篇文章要说的是Python里的元编程，实际上也不一定就真的符合“元编程”的定义。只不过我...

• ### Python元编程：控制你想控制的一切

專 欄 ❈松直，Python中文社区专栏作者，计算机在读，Python拥趸，知乎专栏：从Python开始❈ 很多人不理解“元编程”是个什么东西，关于它也没有一...