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我想在R中模拟以下情况，设X是一个随机变量，取值于任意连续分布的{0，1，2}和Y，Z两个随机变量：
如何生成X、Y和Z，使得Y和Z之间的皮尔逊相关性很高(例如r= 0.8)，而它们与X的相关性却有很大的不同，即X，Y和Z，它们是最小化cor(X，Y
浏览 2提问于2021-05-04得票数 0
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给定一个依赖于连续变量的范畴变量，我想知道如何检查这些连续变量是否解释了连续变量。所以：X1 = continous X3 = continous
我会从相关性开始，但哪一个呢？我见过如何得到两个范畴变量与一个范畴变量和一个连续</em
浏览 0提问于2020-07-23得票数 2
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我有特征X1-X6和预测变量Y。你能帮助我从这些图中获得哪些洞察力，以及我可以寻找的模型的所有选项？特征变量和预测变量是连续变量。我也运行了一个相关矩阵，似乎没有线性相关性。还可以观察
浏览 0提问于2020-03-12得票数 1
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我在x轴上有公司评级(1=sussessful，2=not sure yet，3=not success )，在y轴上有一个介于0和1之间的多样性指数。我想知道公司评级是否与多样性指数相关，回答这个问题“是更高的多样性指数与公司更高的成功有关”。我不确定如何做到这一点，因为评级是一个分类变量，而多样性指数是连续的。请帮帮忙。谢谢!data1 <- structure(list(x = stru
浏览 22提问于2021-11-19得票数 0
我想要生成两个不相关的随机变量(x1，x2)，它们与现有变量y显示指定的Pearson相关性，例如：
cor(x1，x2)=0,03因此，对于y (使用空间插值技术)，我有连续的值(正态分布)，现在我想用
浏览 2提问于2017-07-05得票数 0
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我有一个数据集，它的列名为Gender、IQ和Brain_Mass。当然，只有性别是分类变量，所以我将其设置为gender=factor(Gender)，从而为其分配了一个虚拟变量。我认为我不能只接受var(data)，因为存在一个伪变量。
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2014-12-01得票数 3
我正在对我的数据集运行分析，示例数据帧df：6: 46 PINE 2 LOW 34.38626 27.86268 -2.850833 1.959910
浏览 2提问于2020-10-07得票数 0
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我有一个大的不一致的数据集，其中有一堆高度相关的变量。我想要的是把相关变量的数量减少到0.7以上。但是，我希望所选的/剩余变量与预定义变量具有最强的相关性。例如，x作为所选变量的相关矩阵如下： x<
浏览 4提问于2017-05-02得票数 1
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我正在做一个探索性的分析。如果目标是一个连续变量，并且属性都是绝对的(离散值)，为了知道每个属性对目标是否存在任何影响，我正在做这样的ANOVA测试：pvalue < 0.5我能用
浏览 0提问于2020-07-30得票数 2
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解释方差分析结果
、、
我有2702记录有一个目标变量(Y)和11个独立/预测变量(X1-X11)。我正在做多变量回归，以了解我是否可以用X来预测Y，或者Y和X之间是否有任何相关性。结论1:由于我的R平方很低，所以我没有一个好的模型。我所拥有的自变量并不能很好地解释Y的变化。
浏览 0提问于2018-07-24得票数 -1
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大熊猫资料巨蟒的偏相关系数
、、、、
我有一份有关熊猫数据的资料如下：0 1 2 10 5.0772 3 3 5这里Y是因变量，x1、x2和x3是自变量。每个自变量与因变量之间的相关性是：
浏览 3提问于2017-06-30得票数 4
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所以我有一个包含分类变量的数据集。我已经根据类别x的数量从0:x对每个类别进行了编码。我试图找到变量(数字和分类)与目标变量(也是分类变量，但已编码为0表示否，1表示是)之间的相关性。我已经能够对所有变量(大约有17个)运行此代码，它似乎确实起作用了，但我质疑相关性是否正确。我以前没有在我的数据集中计算过与分类变量</e
浏览 2提问于2017-11-16得票数 0
假设我有预测因子X1，X2，.，Xn和因变量Y。
我检查了预测因子与Y之间的相关性，以及与Y相关性较低的下降预测因子。现在，我使用Y和剩下的预测因子之间的交叉验证来训练一个logistic回归模型。
浏览 2提问于2016-07-11得票数 1
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处理R中一个变量的缺失值
、、、
目前，我正在处理一个数据集，该数据集缺少值，但它们只缺少一个变量。我试图确定它们是否是随机丢失的，这样我就可以简单地将它们从数据帧中删除。因此，我试图在数据帧中的NA值和其他变量的值之间寻找潜在的相关性。我在网上发现了以下代码：data(sleep)head(sleep)y<
浏览 1提问于2021-05-21得票数 1
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我不确定这是stackoverflow的问题还是crossvalidated的问题。
在计算两个度量之间的相关性时，我正在寻找包含协变量度量的方法。例如，假设我有100个样本，其中我有两个度量，x和y。现在假设我还有第三个指标，一个协变量(比如age)。我想测量x和y之间的相关性，但我也想忽略任何来自协变量age的相关性
浏览 1提问于2013-09-17得票数 0
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假设X~exp(.67)、Y~exp(.45)和Z~exp(.8)。现在，X与Y的相关系数为-0.6。同样，X与Z的相关系数为-0.6。如何结合这种相关性来生成随机变量X、Y和Z？我知道如果它们之间没有相关性，那么我可以简单地通过X <- rexp(n=10, rate=.67)、Y <- rexp
浏览 1提问于2017-11-25得票数 6
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相关性与多重共线性
、、、
我也有几个问题要问：删除变量是唯一的解决方案？我在一次采访中被问到，如果我们删除了一个相关变量，那么这种多重共线性是如何产生的呢？因为pandas.corr()检查所有<em
浏览 0提问于2019-08-07得票数 6
假设我有一个简单的数据集，其中包含两个连续变量x和y，它们的值分别为100。数据集有它的描述性统计D1。我想使用R来重新排列数据集中的x和y，以获得尽可能高的相关性，而描述性统计应该保持不变(D1)。有什么办法吗？
浏览 17提问于2021-09-06得票数 0
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我有一个有11列的数据框架，其中9列是数字的。我试图找出8列与其余列的相关性，即8个变量与1个变量的相关性，而不是在一个矩阵中生成9个不同的值。
有可能吗？例如，我试图找出X，Y，Z到A的相关性，用这些方法得到一个矩阵，它给出了X，Y，Z与A之间的独立关联得分，其中我需要考虑
浏览 7提问于2015-05-31得票数 2
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