从二项分布生成相关随机数
我正在尝试找到一种方法来从几个二项式分布中生成相关的随机数. 我知道如何处理正态分布(使用 MASS::mvrnorm)，但我没有找到适用于二项式响应的函数. 解决方案 您可以使用 copula 包生成相关的制服，然后使用 qbinom 函数将它们转换为二项式变量.这是一个简单的例子: 库(copula)tmp
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两个特征矩阵的有效成对相关
在 Python 中，我需要找到矩阵 A 中的所有特征与矩阵 B 中的所有特征之间的成对相关性.特别是，我很感兴趣地发现 A 中的给定特征在 B 中的所有特征中具有的最强 Pearson 相关性.我不在乎最强的相关性是正相关还是负相关. 我使用下面的两个循环和 scipy 做了一个低效的实现.但是，我想使用 np.corrcoef 或其他类似的方法来有效地计算它.矩阵 A 的形状为 4000
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如何在 R 中创建相关矩阵?
我有 92 组相同类型的数据. 我想为任何两个可能的组合创建一个相关矩阵. 即我想要一个 92 x92 的矩阵. 使得元素 (ci,cj) 应该是 ci 和 cj 之间的相关性. 我该怎么做? 解决方案 一个例子， d <- data.frame(x1=rnorm(10),x2=范数(10),x3=范数(10))cor(d) # 获取相关性(返回矩阵)
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使用 ggpairs 创建此图
我在 Shiny 应用程序中有一些代码可以生成下面的第一个图.如您所见，字体大小随相关系数的大小而变化.我想用 ggpairs (GGally) 或 ggplot2 制作类似的东西.下面的第二张图片是用以下代码生成的: 图书馆(GGally)ggpairs(df,上 = 列表(参数 = c(大小 = 10))，下=列表(连续=“平滑"，参数= c(方法=“黄土"，填充=“蓝色"))) 如您所见
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将相关矩阵绘制成图形
我有一个带有一些相关值的矩阵.现在我想将其绘制在一个看起来或多或少像这样的图表中: 我怎样才能做到这一点? 解决方案 快速、肮脏且在球场上: 库(格子)#构建横纵轴信息hor
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用于分类特征的 LabelEncoder?
这可能是一个初学者问题，但我看到很多人使用 LabelEncoder() 将分类变量替换为序数.很多人通过一次传递多个列来使用此功能，但是我对某些功能中的顺序错误以及它将如何影响我的模型有些怀疑.下面是一个例子: 输入 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 np从 sklearn.preprocessing 导入 LabelEncodera = pd.DataFrame(['高'
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在 Matlab 中使用 FFT 计算自相关
我已经阅读了一些关于如何使用信号的 fft 更有效地计算自相关的解释，将实部乘以复共轭(傅立叶域)，然后使用逆 fft，但我无法实现这是在 Matlab 中，因为在详细级别. 解决方案 就像你说的，取 fft 并逐点乘以其复共轭，然后使用逆 fft(或者在两个信号互相关的情况下): Corr(x,y) FFT(x)FFT(y)*) x = rand(100,1);len = 长度(x)；
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Matlab 互相关 vs 相关系数问题
我正在用 C++ 编写程序，但使用来自涉及互相关的 matlab 数据.我知道当我对 2 组数据进行相关时，它会给我一个单一的相关系数数字，表明它们是否相关.但我想对数据系列使用互相关.当我在 Matlab 上运行 Cross Correlation 时，它给了我很多数据，绘制时该图看起来像一个三角形......我知道 Correlation 应该在 +/- 1 之间，但三角形尖端的数据没有't
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计算两个多维数组之间的相关系数
我有两个形状为 N X T 和 M X T 的数组.我想计算 T 每对可能的行 n 和 m 之间的相关系数(来自 N> 和 M，分别). 执行此操作的最快、最 Pythonic 的方法是什么?(循环 N 和 M 在我看来既不快也不pythonic.)我期待答案涉及 numpy 和/或 scipy.现在我的数组是 numpy arrays，但我愿意将它们转换为不同的类型. 我希望我的输出
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计算 R 中数据帧中列对的相关性
我有以下数据框: set.seed(1)y
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根据第二个矩阵中的 p 值从相关矩阵中提取值
我使用外部程序创建了一个相关矩阵(SparCC).我也从 SparCC 中的相同数据计算了 p 值，最终得到了我导入到 R 中的两个对象，我们称它们为 corr 和 pval 和 >ncol(corr)==nrow(corr)[1] 真>ncol(pval)==nrow(pval)[1] 真 和 >colnames(corr)==rownames(pval)[1] 真... 反之亦然.
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通过聚合数据框的列来计算相关性
我有以下数据框: y 如何获得一个数据框，它为我提供了每行 a、b 和 c、d 列之间的相关性? 类似:sapply(y, function(x) {cor(x[2:3],x[4:5])}) 谢谢， 解决方案 您可以使用 apply >apply(y[,-1],1,function(x) cor(x[1:2],x[3:4]))[1] -1 -1 1 -1 1 或ddp
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使用dplyr包获取p值以进行分组相关
我正在尝试在数据框中的某些变量之间运行关联.我有一个字符向量(组)，其余为数字. dataframe
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R中的点双双相关
我有如下示例数据(230条记录): 工资成功-失败23,300 144,000 112,400 023,000 155,000 0…成功= = 1失败= 0 我正在尝试将连续变量(工资)与二进制变量(成功-失败–依赖)相关联我需要一个使用Point-Biserial Correlation的上述数据集的示例R代码. 解决方案 我想您的 data.frame 是 df : X =
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将cor.test的结果重新格式化为数据框
我正在努力将cor.test()的结果重新格式化为data.frame.结果格式为列表，但不能简单地写入数据框，因为unlist()似乎无法理解"double"类型的项目. 结果如下所示:结果cor.test() 现在，我想将多个cor.test的结果重新格式化为一个以data.name为列名的数据框，并将所有其他列表项放在单独的行中.然后应该看起来像这样: data.name1
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通过自举计算相关系数
我正在研究5种鸟类在一年中开始换羽的天数与这5种鸟类完成羽毛换羽所花费的天数之间的相关性. 我试图在下面的代码中模拟我的数据.对于这5个物种中的每一个，我都有10个人的开始日和10个人的持续时间.对于每种物种，我计算了平均开始日和平均持续时间，然后计算了这5种物种之间的相关性. 我想要做的是引导每个物种的平均开始日期并引导平均持续时间.我想重复10,000次，并在每次重复后计算相关系数
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如何在cor图的红色圆圈内增加文本的大小?
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将大数据帧转换为nd.array，执行spearman corr
我有一个大数据，其中包括作为索引的样本和作为标头的名称(500 X 30000).例如: Name1 Name2 Name3样品1 232.12 0.239 -0.324样品2 0.928 23.213 -0.056样品3 -0.231 7.7776 -0.984 我想要得到的东西: Name1 Name2 Name3名称1 1 0.001 corr val名称2 corr val 1
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提取所有成对变量的p值和r值
我在多个国家/地区拥有多年的多个变量.我想为每对变量生成一个既包含R ^ 2值又包含P值的数据框.我有点接近，只提供了一个最低限度的工作示例，并对最终产品的外观有所了解，但实际上在实施时遇到了一些困难.如果有人可以帮助，将不胜感激. 请注意，与使用Hmisc之类的软件包相比，我想更手动地执行此操作，因为这会带来许多其他问题.我也曾四处寻找类似的解决方案，但还没有很多运气. #生成最小工作示
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使用Sklearn指标的熊猫相关误差
我正在尝试用大熊猫计算大型数据集的r2或r平方，并在诸如"data1"之类的数据框中按plant_name和month对数据进行分组.如下所示.问题是，当我使用sklearn度量标准和定义的函数时，我得到的结果与我使用"data1"中的相同数据获得的结果不一致.在Excel中.这是"data1"中的数据 plant_name月份年wind_speed_obs wind_speed_ms0大喇叭
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