R中的Cor函数仅产生NA值
R中的Cor函数用于计算两个变量之间的相关性。它返回一个介于-1和1之间的值，表示两个变量之间的线性关系强度和方向。
Cor函数的参数包括两个向量或数据框，可以是数值型、逻辑型或因子型数据。它可以处理缺失值，并且会自动忽略缺失值进行计算。
Cor函数有几种常见的方法来计算相关性，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数。默认情况下，Cor函数使用皮尔逊相关系数来计算相关性。
皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度和方向。它的取值范围在-1和1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有线性关系。
斯皮尔曼相关系数衡量的是两个变量之间的单调关系强度和方向。它的取值范围也在-1和1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有单调关系。
肯德尔相关系数衡量的是两个变量之间的等级关系强度和方向。它的取值范围在-1和1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有等级关系。
Cor函数的应用场景包括数据分析、统计建模、机器学习等领域。通过计算相关性，可以了解变量之间的关系，从而进行数据探索、特征选择、模型建立等工作。
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4回答
计算皮尔逊相关性
python、numpy、statistics、scipy
我试着计算两个变量的皮尔逊相关系数。这些变量用于确定邮政编码的数量与距离范围之间是否存在关系。所以我想看看邮政编码的数量是否随着距离范围的变化而增加/减少。
我将有一个列表，它将统计距离范围内的邮政编码的数量，另一个列表将具有实际的范围。
可以有一个包含距离范围的列表吗？或者更好的是有一个像这样的50,100,500,1000的列表，其中每个元素将包含最大值的范围。例如，该列表表示最大50 on，然后从50 on到100 on，依此类推。
浏览 2提问于2012-11-30得票数 11
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2回答
我应该用什么统计方法来找出天数和AmountEarned之间的相关性？
correlation、pearsons-correlation-coefficient、spearmans-rank-correlation
我是数据科学的新手，我有一个包含天数、CountofJobs和AmountEarned的python数据框架，我应该使用什么样的统计方法来找到天和AmountEarned之间的关联。
NumberofDays CountofJobs AmountEarned
20 3 50000
22 18 10000
35 10 80000
浏览 0提问于2020-10-06得票数 0
2回答
如何将两种不同的相关系数结合起来？
statistics、interpretation、pearsons-correlation-coefficient、spearmans-rank-correlation
在数据集中，我们有一个数值特征和一个数值目标。我们正在计算Pearson系数和Spearman秩相关。Pearson跟踪线性关系，Spearman跟踪两个变量之间的关系(如果有的话)
客户要求将这两个系数的结果组合起来，这样用户就可以看到一个综合评分，而不是查看两个不同的结果。
对皮尔逊系数和斯皮尔曼系数的结果进行平均有意义吗？
浏览 0提问于2022-10-21得票数 0
3回答
卡尔·皮尔逊相关是否表明了两个变量之间的线性关系？
correlation、interpretation、pearsons-correlation-coefficient
维基百科和文学似乎没有传达正确的解释卡尔皮尔逊的相关性。此外，一些作者将其解释为线性相关或关联。对我来说，它只是告诉了两个变量之间关系的方向和范围。
浏览 0提问于2020-04-15得票数 1
3回答
皮尔逊系数是衡量变量间相依性的好指标吗？
predictive-modeling、statistics、feature-selection、correlation
一旦我被问到如何计算两个时间序列之间的相关性。由于我是数据科学新手，我回答说：“我只计算皮尔逊相关系数”。这不是一个好的答案，因为如下图所示，两个变量之间的依赖性可能不是线性的，Pearson系数可以接近$0(抛物线，圆圈)。我见过Kaggle上的人总是从相关矩阵开始，并丢弃不相关的数据。
我的问题是:皮尔逊系数总是衡量变量之间相关性的一个很好的指标，我们应该一直依赖它吗？当你的问题中的一些变量很重要时，你能给出一个实际的例子吗?但是皮尔逊指出几乎没有任何关联？
📷
浏览 0提问于2018-05-30得票数 4
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1回答
为什么np.corrcoef不像预期的那样工作在第二维的两个向量上？
python、numpy、pearson-correlation
我试图用np.corrcoef计算二维两个向量之间的皮尔逊相关系数.当向量的维数是而不是两个时，它们可以很好地工作，例如：
import numpy as np
x = np.random.uniform(-10, 10, 3)
y = np.random.uniform(-10, 10, 3)
print(x, y)
print(np.corrcoef(x,y))
输出：
[-6.59840638 -1.81100446 5.6158669 ] [ 6.7200348 -7.0373677 -2.11395157]
[[ 1. -0.53299763]
[-0.532
浏览 3提问于2021-10-04得票数 0
1回答
如何在SAS中读取PROC LOGISTIC和PROC REG输出的相关矩阵？
statistics、sas、linear-regression
正如您所知道的，使用选项CORRB，您可以让SAS中的逻辑回归或线性回归输出估计矩阵的相关性。有趣的是，我不确定如何阅读这个矩阵。我有两个变量，它们显然是强正相关的。从PROC CORR可以看出，这两个变量的皮尔逊相关系数是0.7+。但是来自逻辑回归和线性回归的估计矩阵给了我-0.7。相关性的强度大致相同，但符号是相反的。有谁能解释一下吗？非常感谢。
浏览 0提问于2011-05-30得票数 1
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2回答
负相关特征
correlation
在数据建模中使用负相关特征可以吗？假设我的特征A和B的相关系数为0.2，特征C和D的相关系数为-0.2，那么在模型中使用特征C和D是否更好，因为它们的负相关很低？此外，这是否对回归和分类问题有不同的影响？
浏览 0提问于2020-07-10得票数 3
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2回答
随机森林特征重要性与Pearson相关系数的差异
random-forest
我有以下商业领域。我有一个有三个输出/标签的产品。输出受到1000个程序的影响，每个程序都被数字化和测量。客户想知道对输出最有影响的程序是什么。
通过Pearson相关系数，我们可以了解两个变量的关系，比如1是成比例的，-1是负比例的，0是没有关系的。因此，我可以找到最大的皮尔逊相关系数，以找到更有影响力的程序。
从随机森林算法中，我可以知道最重要的特征。所以我也能确定最有影响的程序。
哪一个更好？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 7
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1回答
相关系数到底代表什么？
math、machine-learning、statistics、weka
相关系数直观地说是什么意思？如果我有一系列X和一系列Y，如果我将这两个输入到Weka多层感知器中，将Y作为输出，X作为输入，我得到的相关系数为0.76。这直观地代表了什么，以及我如何向业务人员或非技术人员解释这一点？
浏览 2提问于2011-10-03得票数 8
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2回答
将负相关非线性变量转化为线性正相关变量
regression、collinearity、pearsons-correlation-coefficient
在我的办公室，我陷入了一个奇怪的境地。我被要求对数据执行一个回归算法，其中目标变量是连续的，取值范围在0.6到0.9之间，小数点之后的精度为8位。虽然我知道并应用了许多线性和非线性回归算法在过去，这里的情况是不同的。有一个变量，根据我的BU，应该与目标变量有一个正相关和线性相关。但是，当我运行Pearson's相关时，变量是负相关的，通过绘制scatter图，我可以看到这种关系根本不是线性的。我可以对该变量执行哪些转换，以便它能够显示正相关性？我对这个问题相当陌生，所以希望能在这里得到解决。提前谢谢大家。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 2
1回答
这是距离矩阵之间的关联吗？
correlation
我有一套东西。我计算了两个距离矩阵：X使用度量f1定义每个对象对之间的距离，以及Y -使用度量f2。现在，我想了解如果两个对象在度量f1中是相似的，那么它们也按照度量f2相似。我该怎么做呢？
例如，f1可以说两个对象的颜色是否相似，f2 --两个对象的大小是否相同。但衡量标准可以是任何东西。例如，我们可以讨论文章，f1可以是Jaccard距离，度量两篇文章共有多少标记，而f2可以是欧几里得距离，测量两篇文章的单词向量之间的距离。现在我想了解的是蓝色物体的两个对象是否很大，或者带有“种族主义”标签的文章是否有类似的内容。
我是在问相关性吗？如何在X和Y之间计算它？
浏览 0提问于2020-04-17得票数 1
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1回答
在Python中使用特征值和特征向量进行特征选择
python、numpy、statistics、correlation
我有5个表示数字向量的列表。我想确定与第一个向量具有最高相关性的向量。
我也有他们的特征值和特征向量。使用它们，我如何识别哪些向量与a1高度相关
我的数据：
a1 = [1, 23, 4, 51, 62, 7, 8, 43, 1, 29]
a2 = [5, 45, 32, 51, 60, 7, 8, 35, 10, 31]
a3 = [13, 3, 64, 35, 36, 37, 48, 3, 31, 1]
a4 = [5, 53, 34, 51, 61, 73, 81, 413, 1, 33]
a5 = [3, 3, 1, 5, 6, 3, 8, 3, 1, 3]
list1 = [a1,
浏览 3提问于2020-04-18得票数 0
2回答
对于完全相关的集合，Pearson关联失败
recommendation-engine、collaborative-filtering、pearson-correlation
考虑用户A和B的电影评级集合上的皮尔逊相关系数的以下示例：
A = [2,4,4,4,4]
B = [5,4,4,4,4]
pearson(A,B) = -1
A = [5,5,5,5,5]
B = [5,5,5,5,5]
pearson(A,B) = NaN
在协同过滤中，Pearson相关性似乎被广泛用于计算两个集合之间的相似度。然而，上面的集合显示出很高的(甚至是完美的)相似性，但输出表明这些集合是负相关的(或者由于div为零而遇到错误)。
我最初认为这是我的实现中的一个问题，但后来我在几个在线计算器上验证了它。
如果输出是正确的，为什么Pearson相关性被认为是此应用程序的良好选择
浏览 2提问于2016-07-24得票数 7
1回答
当变量受到其他因素的影响而没有任何相关性时，我能得出什么结论呢？
statistics、correlation、anova、exploratory-factor-analysis
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：
fvalue, pvalue = stats.f_oneway(df[y], df[x])
pvalue < 0.5
如果该条件为真，则变量之间存在依赖关系。
对于所有变量，我使用ANOVA获得真正的相关性，但相关值在-0.1和0.2之间。
我能用这个做什么结论呢？
举个例子，如果在具有负相关性的变量中，我得到了新的值，以便使这种相关性成为一个很高的正值，那么目标将得到一个更高的值？
有什么想法吗？
浏览 0提问于2020-07-30得票数 2
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2回答
我该如何解释corrplot的输出？
r、plot、statistics、data-visualization、r-corrplot
包提供了一些简洁的绘图和文档，并给出了示例。
但我不明白输出结果。我可以看到，如果你有一个矩阵A_ij，你可以把它画成一个由n方形瓷砖组成的n排列，其中ij的颜色与A_ij的值相对应。但有些例子似乎有更多的维度：
在这里，我们可以猜到颜色显示了相关系数，椭圆的方向是负/正相关。什么是偏心？
for method说：
相关矩阵的可视化方法。目前，它支持七种方法，称为“圆形”(默认)、“正方形”、“椭圆”、“数字”、“饼”、“阴影”和“颜色”。有关细节，请参阅示例。
圆或平方的面积表示相应相关系数的绝对值。方法“饼”和“阴影”来自迈克尔·菲利的工作(加上了一些关于阴影的调整)，“椭圆
浏览 9提问于2014-06-19得票数 3
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1回答
线性回归和/或两个数据集之间的关联强度- matlab
matlab、statistics
请原谅这个非常简单/愚蠢的问题，但是...
假设我有以下内容(在matlab中)：
x_A = rand(1,30);
y_A = rand(1,30);
x_B = rand(1,40);
y_B = rand(1,40);
scatter(x_A,y_A,'r')
hold on
scatter(x_B,y_B,'b')
我想看看红点和蓝点之间是否存在相关性，例如，蓝色可以多好地预测红色？它们之间的关联性有多强？考虑到数据集A和B的长度不相等，我不能简单地进行线性回归(可以吗？)。请帮帮我！
浏览 1提问于2014-01-22得票数 1
2回答
我们如何区分相关的和不相关的特征/变量？这与回归分析有关吗？
regression、correlation、correlated、curvi-linear
相关术语和非相关术语在数据科学中经常使用，并被理解为它们代表相关系数。这条路对吗？
浏览 0提问于2023-03-15得票数 0
4回答
负互相关表示高相似性还是低相似性？
image、image-processing、processing、correlation、cross-correlation
我正在编写一些图像处理技术，这需要比较两个子图像的相似性。我使用的是归一化的交叉相关度量，它返回一个介于-1和+1之间的值。我应该将它的绝对值作为我的相似性度量，还是负的交叉相关意味着相似性很差？
浏览 1提问于2013-06-19得票数 3
2回答
如何解释关联结果？
matlab、statistics、correlation、p-value、pearson
我对Matlab中的皮尔逊相关性有一些怀疑，特别是关于p值的概念。我有两个向量(A和B)，我使用corrcoeff函数计算皮尔逊相关性。我得到了以下结果：
相关性
1 0.1219
0.1219 1
和相对p值
1 0.3042
0.3042 1
关于这两个向量，我能说什么呢？我会说，它们之间的相关性肯定很低。但是p值又如何呢？(大于0.05)
浏览 8提问于2019-01-03得票数 0
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