如何遍历参数进行分析
有没有更好的方法来迭代给定数据集的一组参数?显然，我试图得到一个相关系数表:列是“CI、CVP、平均 PAP、平均 SAP"，行是“ALAT、ASAT、GGT、Bili、LDH、FBG".对于每个组合，我想获得相关系数和显着性水平(p = ...).下面你会看到“艰难的道路".但是有没有更优雅的方法，可能是一个可打印的表格? attach(肝脏)cor.test(CI，ALAT，方法=“spea
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如何将 MQ 服务器回复消息与正确的请求相匹配
我正在连接到 IBM Websphere MQ.我希望能够将回复消息与正确的请求消息相匹配.我翻了数百页才得到这个，但没有运气. 我有一个类 - MQHandler - 它向一个定义的队列发送消息，并从另一个队列读取请求.这很好用，但是，如果多个用户同时使用该应用程序，消息就会混淆. 我似乎无法在接收器上找到一种方法来指示要匹配的 CorrelationID.比如…… consu
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用 numpy 估计周期性的自相关
我有大量的时间序列 (> 500)，我想只选择那些周期性的.我做了一些文献研究，发现我应该寻找自相关.使用 numpy 我将自相关计算为: def autocorr(x):范数 = x - np.mean(x)结果= np.correlate(规范，规范，模式='full')acorr = 结果[result.size/2:]acorr/= ( x.var() * np.arange(x.siz
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使用 JTransforms 库通过 FFT 计算自相关
我正在尝试使用以下代码计算时间序列中示例窗口的自相关性.我将 FFT 应用于该窗口，然后计算实部和虚部的大小并将虚部设置为零，最后对其进行逆变换以获得自相关: DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(magCnt);fft.realForward(magFFT);magFFT[0] = (magFFT[0] * magFFT[0]);for (int i = 1;
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R:有效地定位与输入段具有最大互相关的时间序列段?
我有大约 200,000 行的长数字时间序列数据(我们称之为 Z). 在一个循环中，我一次从 Z 子集 x(大约 30 个)连续行并将它们视为查询点 q. 我想在 Z 内定位 y (~300) 个最相关的时间序列片段，长度为 x(与 q 最相关). 什么是完成此任务的有效方法? 解决方案 下面的代码找到你正在寻找的 300 个段，并在我不太强大的 Windows 笔记本电
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找出互相关最大的滞后 ccf( )
我有 2 个时间序列，我正在使用 ccf 来查找它们之间的互相关性.ccf(ts1, ts2) 列出所有时间滞后的互相关.如何在不手动查看数据的情况下找到导致最大相关性的滞后? 解决方案 发布答案 http://r.789695.n4.nabble.com/ccf-function-td2288257.html Find_Max_CCF
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为什么 NUMPY correlate 和 corrcoef 返回不同的值以及如何“标准化"?“完整"中的相关性模式?
我正在尝试在 Python 中使用 Numpy 进行时间序列分析. 我有两个中等大小的系列，每个都有 20k 值，我想检查滑动相关性. corrcoef 给了我一个自相关/相关系数矩阵作为输出.在我的情况下，它本身没有任何用处，因为其中一个系列包含滞后. correlate 函数(在 mode="full" 中)返回一个 40k 元素列表，该列表看起来确实像我想要的结果(峰值与列
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AttributeError: 'NoneType' 对象没有属性 'setCallSite'
在 PySpark 中，我想计算两个数据帧向量之间的相关性，使用以下代码(我在导入 pyspark 或 createDataFrame 时没有任何问题): from pyspark.ml.linalg import Vectors从 pyspark.ml.stat 导入相关性导入pysparkspark = pyspark.sql.SparkSession.builder.master("loc
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Pandas corr() 经常返回 NaN
我试图在数据帧上运行我认为应该是一个简单的相关函数，但它在我认为不应该的地方返回 NaN. 代码: # 设置将熊猫导入为 pd导入 iocsv = io.StringIO(u'''身份证日期编号2018-08-01 992018-08-02 502018-08-03 1002018-08-04 1002018-08-05 100乙 2018-07-31 500乙 2018-08-01 10
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在多对列上提取和格式化 cor.test 的结果
我正在尝试生成相关矩阵的表格输出.具体来说，我使用 for 循环来确定第 4:40 列到第 1 列中所有数据之间的相关性.虽然该表的结果不错，但它不能确定正在比较的内容到什么.在检查 cor.test 的属性时，我发现 data.name 被指定为 x[1] 和 y[1] 这是不足以追溯哪些列正在与哪些列进行比较.这是我的代码: input
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使用 R 中的斜坡包为线性混合模型指定相关结构
我正在尝试创建一个线性混合模型 (lmm)，它允许点之间的空间相关性(每个点都有纬度/经度).我希望空间相关性基于点之间的大圆距离. ramps 包包含一个计算“haversine"距离的相关结构——尽管我在实现它时遇到了麻烦.我以前使用过其他相关结构(corGaus、corExp)并且没有任何困难.我假设可以以相同的方式实现带有“haversine"度量的 corRGaus. 我能够
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是否有标准化输出的 numpy 自相关函数?
我遵循了在另一篇文章中定义自相关函数的建议: def autocorr(x):结果 = np.correlate(x, x, mode = 'full')maxcorr = np.argmax(result)#print 'maximum = ', 结果[maxcorr]结果 = 结果/结果 [maxcorr] #
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矩阵的所有行对的相关系数和 p 值
我有一个带有 m 行和 n 列的矩阵 data.我曾经使用 np.corrcoef: 将 numpy 导入为 np数据 = np.array([[0, 1, -1], [0, -1, 1]])np.corrcoef(数据) 现在我还想看看这些系数的 p 值.np.corrcoef 不提供这些；scipy.stats.pearsonr 确实如此.但是，scipy.stats.pearsonr 不
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估计两个时间序列之间的小时间偏移
我有两个时间序列，我怀疑它们之间存在时间偏移，我想估计这个时间偏移. 这个问题之前有人问过:求两个(非和谐)波之间的相位差和
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SQL 为什么 SELECT COUNT(*) , MIN(col), MAX(col) 比 SELECT MIN(col), MAX(col) 快
我们发现这些查询之间存在巨大差异. 慢查询 SELECT MIN(col) AS Firstdate, MAX(col) AS Lastdate从表 WHERE 状态 = 'OK' AND fk = 4193 表'表'.扫描计数2，逻辑读2458969，物理读0，预读0，lob逻辑读0，lob物理读0，lob预读0. SQL Server 执行时间:CPU 时间 = 1966 毫秒
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绘制因子(分类数据)的等价相关矩阵?和混合类型?
其实有两个问题，一个比另一个更高级. Q1:我正在寻找一种类似于 corrplot() 但可以处理因素. 我最初尝试使用 chisq.test() 然后计算 p 值 和 Cramer's V 作为相关性，但是太多了要弄清楚的列.那么谁能告诉我是否有一种快速的方法来创建一个“corrplot"，每个单元格都包含 Cramer's V 的值，而颜色由 p-value 呈现.或任何其他类似的
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使用 pearsonr 时遇到无效值
也许我搞错了.如果是这样，我很抱歉问这个. 我想计算Pearson 相关系数 使用 scipy 的 pearsonr 函数. from scipy.stats.stats import pearsonrX = [4, 4, 4, 4, 4, 4]Y = [4, 5, 5, 4, 4, 4]pearsonr(X, Y) 我在下面收到错误 RuntimeWarning: 在 doubl
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在 Python (3.3) 中生成相关数据
在 R 中有一个函数(cm.rnorm.cor，来自包 CreditMetrics)，它获取样本数量、变量数量和相关性矩阵以创建相关数据. Python 中是否有等价物? 解决方案 multivariate_normal 就是你想要的函数. 示例: 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 pltnum_samples = 400# 样本所需
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具有统计显着性的 pandas 列相关性
给定一个 Pandas 数据框 df，获取其列 df.1 和 df.2 之间的相关性的最佳方法是什么? 我不希望输出使用 NaN 计算行，而 pandas 内置相关性会这样做.但我也希望它输出一个 pvalue 或一个标准错误，而内置的则没有. SciPy 似乎被 NaN 赶上了，尽管我相信它确实报告了重要性. 数据示例: 1 20 2 南1 南 12 1 23 -4 34
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Pandas 相关性 Groupby
假设我有一个类似于下面的数据框，我将如何获得 2 个特定列之间的相关性，然后按“ID"列进行分组?我相信 Pandas 'corr' 方法可以找到所有列之间的相关性.如果可能，我还想知道如何使用 .agg 函数(即 np.correlate)找到“groupby"相关性. 我有什么: ID Val1 Val2 OtherData OtherData一个 5 4 x x一个 4 5 x x一
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