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我已经算出了两个字段在同一张表中时的相关系数的计算方法: SELECT corr(column1, column2) FROM table WHERE ; ...但当列来自不同的表时,我无法确定如何操作(我需要对两个表应用相同的筛选器)。 有什么提示吗? 推荐答案 如果这些表相互关联,以便您可以联接它们,那就相当简单了。只需连接它们并进行关联:
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这是我的数据框 df
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我每天从三个市场(GLD、SPY和USO)获得回报。我的目标是在130天的滚动基础上,从相关矩阵计算平均成对相关性。 我的起点是: import numpy as np import pandas as pd import os as os import pandas.io.data as web import datetime as datetime from pandas.io.d
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我想用我的“True”变量对和所有其他变量(People变量)生成一个相关图。我非常肯定有人在某个地方提到过这一点,但我发现的解决方案对我不起作用。 library(ggplot2) set.seed(0) dt = data.frame(matrix(rnorm(120, 100, 5), ncol = 6) ) colnames(dt) = c('Salary', paste0('Pe
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使用下面的代码,我创建了一个关联矩阵。下面的代码只是为所有数据创建一个矩阵,而不考虑处理方式。然而,在我的数据中有一列是治疗。我想做两个不同的矩阵(每种治疗类型一个)。我的治疗在第六栏“治疗”中具有绝对的价值.第10到44列,我要为其创建一个矩阵。 correlations
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我正在研究如何快速实现计算点之间的相关性(在X、Y、Z中),并在给定搜索方向的情况下测量相关性何时降至特定阈值以下。我在Calculating correlation between points where each points has a timeseries之前提出了一个相关问题,但我认为我需要重新表述这个问题以使其更清楚。 我有平面中点速度的时间历史,例如XZ平面,我想量化用于模拟
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我目前面临这个问题: 如何确保在匹配的子类上计算两个国家/地区之间的相关性? 我担心两个国家之间的相关性可能是基于不匹配的子类(在我的数据集中名为IPC,例如A01B、A01C)计算的。有关错误的示例,请参阅图片。  相反,我希望确保在匹配维度上计算两个国家/地区之间的相关性:  理想情况下,我希望有一个所有国家的相关矩阵作为产出,以避免上述问题。另请参阅相
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如果数据是以区块形式接收的而不是存储收到的数据对,是否有办法估计两个变量之间的相关性? 例如,我们收到以下对: [(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)] [(x4,y4)] [(x5,y5),(x6,y6)] 我们必须估计x1:6和y1:6之间的相关性。 非最优解: 即使此定义有效: 它不是最优的,因为如果流上的值很大,平方的值很容易溢出。
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使用R corrlot,我没有找到一个解决方案,其中框中的相关系数与它们的重要性一起绘制,即0.84* 这是只标出重要恒星的代码。如何在那里添加相关系数? M
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我在尝试从相关性矩阵中提取数据时遇到了一些困难,我希望提取高于0.8和低于0.99的值,因为我希望排除恰好为1的两只股票的相关性。 这是我的代码: #Test #load the packages library(corrr) library(ggplot2) library(ggcorrplot) library(dplyr) library(quantmod) #get
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我有一个大型数据框,每行都有足够的数据来使用此数据框的特定列计算相关性,并添加包含计算出的相关性的新列。 以下是我想要做的事情的摘要(这个使用dplyr): example_data %>% mutate(pearsoncor = cor(x = X001_F5_000_A:X030_F5_480_C, y = X031_H5_000_A:X060_H5_480_C)) 显然不是这
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我编写了以下函数来使用所谓的Cramér's V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,没有任何现有函数可以从矩阵或类似于cor的data.frame创建V的对称相关矩阵。 该函数为: require(vcd) get.V
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我要使用滚动窗口计算DataFrame的两列之间的Spearman和/或Pearson相关性。 我已尝试df['corr'] = df['col1'].rolling(P).corr(df['col2']) (P为窗口大小) 但我似乎无法定义该方法。(添加method='spearman'作为参数会产生错误: File "main.py", line 29, in __init
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似乎在将常量列表传递给corrcoef()函数时,corrcoeffromnumpy引发运行警告,例如下面的代码引发警告: import numpy as np X = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] Y = [2, 2, 2, 2] print(np.corrcoef(X, Y)[0, 1]) 警告: /usr/local/lib/python3.6/site-pack
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我想检查不同LAG中的鸟和狼之间是否存在相关性。获取相关值很容易,但如何解决滞后问题(我需要检查1:4 LAG的相关值)?我查找的输出是一个包含LAG值和相关相关值的数据表。 df
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我想制作一个如下所示的相关矩阵。然而,R一直告诉我 'Error in eigen(corr) : infinite or missing values in 'x'' Correlation matrix circles 我认为这可能是由于我的矩阵中的NA值造成的。但是,当我尝试通过添加 'na.rm=TRUE,' it doesnt seem to help circl
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问题:我想用np.einsum加速我的包含大量乘积和求和的python循环,但我也对任何其他解决方案持开放态度。 我的函数采用(n,n,3)形状的向量配置S(我的情况:n=72),并对N*N个点的相关函数进行傅立叶变换。相关函数定义为每个向量与其他向量的乘积。这乘以向量位置乘以kx和ky值的余弦函数。每个位置i,j最后求和得到k-空间p,m中的一点: def spin_spin(S,N
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我有一个包含类别变量(二进制)和连续变量的数据集。我正在尝试应用线性回归模型来预测一个连续变量。有人能告诉我如何检查分类变量和连续目标变量之间的相关性吗? 当前编码: import pandas as pd df_hosp = pd.read_csv('C:UsersLAPPY-2DesktopLengthOfStay.csv') data = df_hosp[['lengthofs
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我有一个包含31557个观测值的数据集,变量为Order.Number和Material。我正在尝试在R: 中运行此命令 第一个: DT
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我正在尝试使用Pandas(0.23.3)计算Series对象的滚动自相关 设置示例: dt_index = pd.date_range('2018-01-01','2018-02-01', freq = 'B') data = np.random.rand(len(dt_index)) s = pd.Series(data, index = dt_index) 创建窗口大小为5的
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