如何从成对相关data.frame中获得相关矩阵？
从成对相关的data.frame中获得相关矩阵，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和数据：首先，导入用于数据处理的相关库，如pandas（Python）或者dplyr（R）。然后，将成对相关的数据以data.frame的形式导入，并确保数据格式正确。
- 合并数据框：使用合适的方法，将成对相关的data.frame合并成一个大的data.frame。这可以通过列连接（如merge()函数）或者行连接（如rbind()函数）来实现，具体取决于数据的结构和需求。
- 计算相关矩阵：使用合适的函数（如cor()函数）来计算合并后的data.frame的相关矩阵。相关矩阵是一个二维矩阵，其中每个元素表示对应变量之间的相关性。相关性的范围从-1到1，负值表示负相关，正值表示正相关，0表示无相关性。
- 可视化相关矩阵（可选）：如果需要可视化相关矩阵，可以使用合适的可视化工具（如heatmap或者corplot）来呈现相关矩阵的图形。这有助于更直观地理解相关性模式和变量之间的关系。
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请注意，以上产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和业务情况进行评估和决策。
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我有一个成对相关的数据帧，它看起来像这样(这只是头部)： var1 var2 corr9 OTU2085 UniRef90_A0A011RLA7 0.843
10 OTU3542 UniRef90_A0A011RLA7 0.866 我想从我尝试过的这个数据帧中获得相关矩阵
浏览 12提问于2019-06-05得票数 0
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我有一个相关矩阵(比方说3x3)，我想提取成对的相关关系并将它们放入一个向量中。也就是说，我想从相关矩阵转到：我希望能够对任何维度的相关矩阵执行此操作。我这样做的原因是因为我想使用具有随机相关矩阵的copula包来构造一个多变量(椭圆) copula。
谢谢!
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谢谢
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我有一个矩阵，我在这个矩阵上计算列之间的相关性。我创建了一个函数，它以相关矩阵的形式给出结果(因为使用了apply()函数)，但我希望直接获得成对的相关数据帧。有没有可能在没有任何中间矩阵的情况下做到这一点:矩阵->成对相关数据帧 cor_rho<-function(y) {.combine(y, 2, function(x) 1 - ((var(y[,i] - x)) &#x
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我已经用下面的代码获得了成对相关矩阵：现在，我想要获得作为所考虑变量数量的函数的平均成对相关性我的意思是，2个变量，3个变量，4个变量的所有可能相关性的平均值...最多9个变量，以查看添加变量的效果。我有这个R代码(摘自一篇包含更多因子和列的文章)，但它运行得不好，我只获得了9个变
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我想知道是否有更简单的方法。我知道在Pandas中，我可以在一行
浏览 1提问于2019-12-19得票数 2
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我正在为我的数据建立一个相关矩阵，如下所示), V2 = c(218 NA 231 153 53 10 15 200 700 5000我
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我编写了以下函数，用所谓的来估计多项式变量的成对相关性。为此，我使用了vcd包，但据我所知，没有任何函数可以从类似于cor的矩阵或data.frame中创建V的对称相关矩阵。由于我需要将此应用于长度为100及更高的data.frame，我的问题是，是否可以通过更优雅的编程来“加快”我的功能。谢谢。
浏览 8提问于2014-03-19得票数 3
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我想根据成交量加权平均价格(vwap)计算股票回报的成对相关性。我现在需要做的是对每一列进行成对关联，如下所示： --- --- --- ---S2 ** 1 ** **S3 ** ** 1 **有没有人知道一种在DolphinDB中获得成对相关矩阵的方法？
浏览 0提问于2020-12-23得票数 0
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我知道如何做一个成对相关矩阵(例如，cor(data, use="pairwise.complete.obs"))。我还知道如何做一个加权相关矩阵(例如，cov.wt(data %>% select(-weight), wt=data$weight, cor=TRUE))。有没有办法在R中做一个两两加权相关矩阵？超级感谢，如果有任何帮助或建议。
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我试图在数据帧的各种子设置中计算相关矩阵。我发现了用于计算数据帧中两个变量之间的相关性的代码片段：mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(V1=cor(hp,wt))mtcars %>% group_by(cyl) %>% cor(data.frame(hp,wt,qsec)
我
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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给定三维矩阵M(m, n, k)，如何计算(i, j)条目为corr(M(m, n, i), M(m, n, j))的2d相关矩阵M(k, k)。外行条款 a b c ...
a 1
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我想为一个大的spark数据帧计算成对的kendall的tau等级相关性。它很大(比如10m行，10k列)，不能转换成pandas数据帧，然后使用pandas.DataFrame.corr进行计算。此外，每列可能具有空值，因此在计算成对的kendall's tau时，需要排除两列中任何一列中具有空值的行。
我查过pyspark.mllib.stat.Statistics.corr了。但是，它不排除null值，因此返回的相关矩阵将受到null值的影响(如果一列包含null，则与该
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使用以下数据帧，我需要执行dunn_test，以查看根据每个Loc，哪些var彼此不同 set.seed(123)dat1$ID <- factor(dat1$ID)res <- dunn_test(dat1, var1 ~ Loc) 如何在object res中的Loc之间创建一个“p值相关矩阵”，使其看起来如下所示，并显示每个成对</e
浏览 28提问于2020-06-30得票数 0
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我使用ggcorrplot包和以下代码创建了一个简单的相关矩阵：corr <- round(cor(data[,18:24], use = "complete.obs"),2)print(gg)
我现在想做的是使用相同的数据创建多个相关矩阵，但使用一个称为"region“(列位置为”5“)的分类变量将其分开:类似于使用drop) : At least one layer must contain all variables us
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是否有一种将相关系数从相关矩阵中分散的方法？df <- data.frame(a <- c(2, 3, 3, 5, 6, 9, 14, 15, 19, 21, 22, 23), d <- c(6, 6, 7, 8, 8, 8, 7, 6, 5, 3, 3, 2))cor(df[, c('
浏览 3提问于2021-11-02得票数 1
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关联图的输入自相关矩阵
、、、
我想画一个相关矩阵图，类似于什么是用corrplot输出。然而，我使用一个带有MCMCglmm的多元混合模型来估计我的相关矩阵(因为我想要考虑一些固定的影响和一些缺失的数据点)，所以我希望能够输入我自己的相关矩阵估计(以及相关的置信区间)供corrplot使用据我所知，corrplot从您的数据中为您估计相关矩阵--我不希望这样做。ggp
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为了创建相关矩阵，我使用的代码如下：set.seed(2)corr <- matrix(runif(183*183, min = 0.6, max= 0.8), 183, 183)我得到以下错误：
如何使相关矩阵半正定？
浏览 2提问于2020-01-31得票数 2
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