R中面板数据中的相关矩阵 [英] Correlation matrix in panel data in R

问题描述

我有一个时间序列面板数据集，其结构如下：

  df<-data.frame（
 year = c（2012L，2013L，2014L，2012L，2013L，2014L ），
 id = c（1L，1L，1L，2L，2L，2L），
c = c（11L，13L，13L，16L，15L，15L）
）
 
＃>年ID c 
＃> 1 2012 1 11 
＃> 2 2013 1 13 
＃> 3 2014年1 13 
＃> 4 2012 2 16 
＃> 5 2013 2 15 
＃> 6 2014 2 15 
  

我想在给定ID的情况下找到C列中的值之间的互相关数。
与此类似：

 ＃> 1 2 
＃> 1 1 0.8 
＃> 2 0.8 1 
  

我一直在使用dplyr包来查找面板中两个变量之间的互相关数据，但由于某种原因，我无法对按ID分组的一个可验证的互相关函数执行相同的操作。

解决方案

如果您已经在使用 tidyverse 工具，则应尝试< a href = https://github.com/dgrtwo/widyr rel = nofollow noreferrer> widyr 。

其功能重塑为更宽的范围，获得相关性，并再次给您提供整洁的数据框。

（请注意，我对示例数据进行了少许更改匹配 akaDrHouse的答案。

< pre class = lang-r prettyprint-override> df<-data.frame（
year = c（2012L，2013L，2014L，2012L，2013L，2014L），
id = c（1L，1L，1L，2L，2L，2L），
c = c（11L，13L，13L，16L，15L，156L）
）

df
＃>年ID c
＃> 1 2012 1 11
＃> 2 2013 1 13
＃> 3 2014 1 13
＃> ; 4 2012 2 16
＃> 5 2013 2 15
＃> 6 2014 2 156

widyr :: pairwise_cor（df，id，year，c）

＃>＃小动作：2 x 3
＃> ; item1 item2相关性
＃> < int> < int> < dbl>
＃> 1 2 1 0.4946525
＃> 2 1 2 0.4946525

widyr :: pairwise_cor（df，id，year，c，upper = FALSE）

＃> ＃小动作：1 x 3
＃> item1 item2相关性
＃> < int> < int> < dbl>
＃> 1 1 2 0.4946525


I have a time-series panel dataset which is structured in the following way:

df <- data.frame(
  year = c(2012L, 2013L, 2014L, 2012L, 2013L, 2014L),
  id = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L),
  c = c(11L, 13L, 13L, 16L, 15L, 15L)
)

#>   year id  c
#> 1 2012  1 11
#> 2 2013  1 13
#> 3 2014  1 13
#> 4 2012  2 16
#> 5 2013  2 15
#> 6 2014  2 15

I would like to find the cross-correlation between values in column C given their id number. Something similar to this:

#>     1  2
#> 1   1  0.8
#> 2   0.8  1

I have been using dplyr package to find the cross-correlation between two variables in my panel data but for some reason, I can't do the same for cross correlation in one veriable grouped by id.

解决方案

If you are already using tidyverse tools, you should try widyr.

Its functions reshape to wide, get the correlations, and give you back a tidy data frame again.

(Note I changed the sample data slightly to match akaDrHouse's answer.

df <- data.frame(
  year = c(2012L, 2013L, 2014L, 2012L, 2013L, 2014L),
  id = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L),
  c = c(11L, 13L, 13L, 16L, 15L, 156L)
)

df
#>   year id   c
#> 1 2012  1  11
#> 2 2013  1  13
#> 3 2014  1  13
#> 4 2012  2  16
#> 5 2013  2  15
#> 6 2014  2 156

widyr::pairwise_cor(df, id, year, c)

#> # A tibble: 2 x 3
#>   item1 item2 correlation
#>   <int> <int>       <dbl>
#> 1     2     1   0.4946525
#> 2     1     2   0.4946525

widyr::pairwise_cor(df, id, year, c, upper = FALSE)

#> # A tibble: 1 x 3
#>   item1 item2 correlation
#>   <int> <int>       <dbl>
#> 1     1     2   0.4946525

这篇关于R中面板数据中的相关矩阵的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！