用NA减少数据集的相关性
请考虑以下示例数据： a = c（NA，1，NA） b = c（ 1,2,4） c = c（0,1,0） d = c（1,2,4） df = data.frame（a，b，c，d） 目标是查找2个列之间的相关性，其中 NA 应减少相关性。 NA 表示未发生任何事件。 是否可以使用 NA 使得它拉低了相关值？ cor（df $ a，df $ b）
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Python：分类数据的排名顺序相关性
我是编程和统计学的新手，所以如果它在形式上不正确，请帮助我改善这个问题。 我有很多参数，还有几个我在MonteCarlo仿真中生成的结果向量的集合。现在，我想测试每个参数对结果的影响。我已经有一个脚本与Kendall的Tau合作。现在，我想与Spearman和Pearson rho进行比较。例如： 来自scipy.stats导入spearmanr，kendalltau，peersonr
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使用opencv进行模板匹配成功
我如何衡量opencv模板匹配算法的成功？ 我知道minmaxLoc函数可用于找到最佳匹配的位置。但是，这是否也说明了比赛的实际效果如何？ （如果是，您将如何找到？） 是否还有一个更合适的函数来衡量找到的匹配项（绿色矩形）和原始模板之间的相关性？例如，如果模板图像与匹配图像中的图像相比稍微旋转或平移了怎么办？ 我是否只取所有图像的平均值minmax-locations或您会提出什
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使用python（2.6.1）比较/提取矩阵中的数据
我有两个.csv文件，其中包含从R导出的相关矩阵。一个文件包含P值，一个文件包含R值。行标题和列标题在两个文件之间完全匹配。 我仅在P值
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MATLAB中三个变量之间的关联
在MATLAB中，我具有以下内容： A，B，C是1 x 101行向量。我知道，对于从1到101的“ i”，A（i），B（i）和C（i）是线性相关的。 如何识别A，B和C之间的依赖关系？ 解决方案 对于相关程度，可以使用 corrcoef ： data = [A（:) B（:) C（ :)]; 相关性= corrcoef（数据）; 这里有一个测试案例，
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成对相关R代码
我在R中有一个时间序列矩阵（动物园对象），该矩阵在每列中显示了不同资产（在我的宇宙范围内）的历史价格；我有20列（20种不同的股票）。我将第一个矩阵转换为每周收益矩阵。 我的目标是找到快速的R代码，以帮助我计算
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如何将Spearman相关p值与相关系数相加到ggpairs？
使用以下代码在R中构造ggpairs图形。 df是一个数据帧，其中包含6个连续变量和一个 Group 变量 ggpairs（df [，-1]，列= 1：ncol（df [，-1]）， mapping = ggplot2 :: aes（colour = df $ Group），传说= T，axisLabels =“显示”， 上层=列表（连续= wrap（“ cor”，方法=“矛兵”，
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Spearman的R领带检验是否正确？
我想知道R中用于计算Spearman的rho的cor.test函数是否领带校正。 我在官方R文档。 平局校正的Spearman的示例位于： Cureton，EdwardE。存在关系时，平均矛兵等级准则相关性 。 Psychometrika 23，没有。 3（1958年9月）： 271-272。 感谢任何提示， Mulone 解决方案 “官方”文档是代码本身。在那儿
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如何在R中生成我的data.frame的相关图？
这可能是一个简单的问题。 我有一个df，我想为我在R中的数据生成一个相关图。 head（df） xy 1 -0.10967469 1 2 1.06814661 93 3 0.71805993 46 4 0.60566332 84 5 0.73714006 12 6- 0.06029712 5 我找到了一个名为 corPlot 的软件包，根据
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分别为您提供相关系数上下限的功能是什么？
m = c（1,2,5,4,6,8） h = c（1,2,9,8,7,3） cor（m，h） ＃[1] 0.4093729 如果您估计相关性系数（R），那么您还可以估计相关系数（R）的 95％置信区间，例如，产生类似 R = 0.40 [0.33 0.56] 其中R的“最佳”估计是 0.40 ，并且真正的R介于 95％的机会 0.3 和 0.56
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解决低FPS的相关代码以计算图像中的偏移
我正在尝试使用相关性来跟踪对象。我正在逐帧显示较大图像中的较小补丁。为此，我正在寻找补丁的变化，并且在相关性最大的地方，使用新补丁更新补丁。 我的代码是： cv :: Mat im_float_2，imagePart_out; cv :: Mat im_floatBig; cv :: Scalar im1_Mean，im1_Std，im2_Mean，im2_Std;
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Numpy Correlate没有提供补偿
我正在尝试使用Python查看天文光谱，并且正在使用numpy.correlate尝试查找径向速度偏移。我正在将每个光谱与一个模板光谱进行比较。我遇到的问题是，无论我使用哪种光谱，numpy.correlate都指出相关函数的最大值随零像素的偏移而发生，即光谱已经对齐，这显然是不正确的。以下是一些相关代码： corr = np.correlate（temp_data，imag_data，m
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计算列表中每个项目之间的相关性
我正在尝试计算列表中每个项目之间的Pearson相关性相关性。我正在尝试获取data [0]和data [1]，data [0]和data [2]以及data [1]和data [2]之间的相关性。 从scipy导入统计信息中导入scipy data = [[1、2、4]，[9、5、1] ，[8，3，3]] def pearson（x，y）： series1 =数据[x
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Spearman排名与缺失值相关吗？
我有两个单词列表，按出现的次数排序 排序是通过对两个文件中每个单词在不同时间点采样来计数而生成的。 我想计算spearman看看在第二个文件中找到第一个文件的顺序有多好。 例如： 文件a：1）是2）进行了3）工作 文件b ：1）是2）工作3）去了 由于顺序不同，我不会获得1.0的分数，但是暗示这两个样本是相似 我的问题现在缺少值。文件B中可能没有文件A的单
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计算两个数组之间相关性的高效算法
我正在寻找一种算法来计算两个双精度数组之间的相关性。 算法的名称是什么，如果可能，我需要c ++源代码 通过关联，我的意思是数组中数据的相似性... 例如： Array1：1 2 3 Array2：2 3 5 应该具有比更高的相似性度量这2个数组： Array1：1 2 3 Array2：9 8 15 解决方案 您需要计算样本Pearson产品-时刻
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计划通过输入参数实现接口的子活动
公共密封类父类：NativeActivity { public Parent（） { Childrens = new Collection（）; 变量= new Collection（）; _currentActivityIndex = new Variable（）; CurrentCustomTypeInstance
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数据表中的相关矩阵
如果我有以下数据表： set.seed（1） TDT Id = c（rep（1,20），rep（2,20），rep（ 3,20），rep（4,20），rep（5,20））， 时间= rep（seq（as.Date（“ 2010-01-03”）），length = 20，by =“ 1个月“）-1,5）， 范数=舍入（runif（100）/ 10,2）， x1 =样本（100,100）
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Python Scipy：scipy.stats.spearmanr返回nans
编辑：我认为基本可以解决。 我正在使用scipy.stats中的spearmanr来查找多个不同样本中变量之间的相关性。我大约有2500个变量和36个样本（或“观察值”） 如果我使用全部36个样本计算相关性，则spearmanr可以正常工作。如果仅使用前18个样本，它也可以正常工作。但是，如果使用后18个样本，则会出错并返回nans。 这是错误： /Home/s12152
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计算字符串列之间的相关性
我有一个包含专栏专业和媒体的df。我想计算这两列之间的相关性。 是否有简短的技巧来计算字符串列的相关性？还是我已将每个专业和媒体转换为一个数字，然后使用.corr（）计算相关性？ 我发现了类似的问题（），但我想检查一下字符串，而不是字符串中的每个单词。 df 专业媒体 0媒体律师打印 1名学生在线 2学生打印 3教授在线 4媒体律师在线 解决方案
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R cor.test：“没有足够的有限观察”。
我目前正在尝试创建一个R函数，用于计算指定列与数据框的所有数字列的corr.test相关性。这是我的代码： #function仅返回数字列 only_num
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