用什么做多重相关？
我正在尝试使用python计算响应数组与一组预测变量之间的多元线性回归和多元相关性。 我看到了一个非常简单的示例来计算多元线性回归，这很容易。 但是如何计算statsmodels的多重相关性？或其他任何选择。我想我可以使用rpy和R，但如果可能的话，我宁愿留在python中。 edit [说明]： 考虑到类似此处描述的一种： http：//sphweb.bumc.bu .edu / o
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correlation相关内容
从相关系数计算中删除异常值
假设我们有两个数值向量 x 和 y 。 x 和 y 之间的皮尔逊相关系数由 cor（x，y） 如何仅自动考虑 x 和 y 在计算中（例如90％）以最大化相关系数？ 解决方案 如果您确实要这样做（删除最大（绝对）残差），则可以使用线性模型来估计最小二乘解和相关的残差，然后选择数据的中间n％。这是一个示例： 首先，生成一些虚拟数据： 要求（MASS）## for mvr
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估计两个时间序列之间的小时移
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。 已经问了这个问题之前版本： 找出两个（非谐波）波之间的相位差和找到两个相似波形之间的时移，但在我的情况下，时移小于数据的分辨率。例如，可以每小时的分辨率获得数据，并且时间偏移只有几分钟（参见图片）。 原因是数据记录器曾经测量一个 有什么算法可以估算出这种变化，最好不用插值法吗？ 解决方案 这是一个非常
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删除高度相关的变量
我有一个巨大的数据框5600 X 6592，并且我想删除彼此之间相关性超过0.99的任何变量，我确实知道如何一步一步地做到这一点，即逐步形成相关矩阵，将值取整，删除相似的数据并使用索引再次获取我的“精简”数据。 cor（mydata） mydata
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AttributeError：“ NoneType”对象没有属性“ setCallSite”
在PySpark中，我想使用以下代码计算两个数据帧向量之间的相关性（导入pyspark或createDataFrame时我没有任何问题）： 导入来自pyspark.ml.stat的 导入相关性 导入pyspark spark = pyspark.sql.SparkSession .builder.master（“ local [*]”）。getOrCreate（） data
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R中的行相关
我有两个大小相同的矩阵。我想计算这些矩阵中每对行之间的相关系数； A的第1行与B的第1行，A的第2行与B的第2行，等等。 A
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如何计算R中的相关性
我想计算R中的一个数据集x的子集的列之间的相关系数 我有40个模型的行，每8000个行中总共有200个仿真 我想计算之间的相关系数每次模拟的列（40行） cor（x [c（3,5）]）计算得出全部8000行 我需要 cor（x [c（3,5）]），但仅当 X $ nsimul = 1 等等 在这方面，您会帮我吗？ San 解决方案 我不确定您对 x [c（3,5）]
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Matplotlib相关热图中缺少标签
我正在使用UCI机器学习存储库中的鲍鱼数据集 。我想使用matplotlib和imshow显示关联热图。 第一次尝试，它工作正常。绘制并标记了所有数字变量，在这里看到： fig = plt.figure（figsize =（15,8）） ax1 = fig.add_subplot（111） plt.imshow（df.corr（），cmap ='hot'，插值='nearest'
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R cor（），方法＝“皮尔逊”。返回NA，但是方法＝“ spearman”。返回值。为什么？
我正在使用R在大约10,000 x 15,000（事件x样本）维的非常大的数据矩阵上运行相关性。该数据集包含范围为-15：15，NA，NaN，inf和-inf的浮点值。为了简化该问题，我选择一次处理矩阵的两行，将它们称为vector1，vector2。命令如下： CorrelationSpearman = cor（vector1，vector2，method =“ spearman”，us
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R：有效地定位具有最大互相关性的时间序列段与输入段？
我有大约200,000行的长数值时间序列数据（称为 Z ）。 在一个循环中，我子集一次 x （约30条）来自 Z 的连续行，并将其作为查询点 q 。 我想在 y （约300个）相关性最强的时间序列分段中找到 Z / em>长度为 x （与 q 最为相关）。 什么是有效的方法？ 解决方案 下面的代码找到您要查找的300个细分，并在8秒钟内在我功能不太强大的Windows笔记
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构造相关变量
我有一个具有给定分布的变量（在下面的示例中为法线）。 set.seed（32） var1 = rnorm（100，mean = 0，sd = 1） 我要创建与变量var1相关的变量（变量var2）的线性相关系数（大致或精确地）等于“ Corr”。 var1和var2之间的回归斜率应（大致或完全）等于1。 Corr = 0.3 我该如何实现？
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数据帧的多个变量之间的相关性
我在 R 中有10个变量的 data.frame 。让我们称它们为 var1 var2 ... var10 我想找到 var1 之一与 var2 ， var3 ... var10 我们该怎么做？ cor 函数一次可以找到两个变量之间的相关性。通过使用该代码，我必须为每个Analysis编写 cor 函数 解决方案 我的软件包 corrr 有一个简单的解决方案，它有助于探
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ggplot2的相关矩阵图
我想创建一个相关矩阵图，即每个变量相对于其他变量在散点图中绘制的图，例如 pairs（）或 splom（）。我想用ggplot2做到这一点。 请参见此处的示例。该链接提到了某人在ggplot2中为此编写的一些代码，但是，它已经过时且不再起作用（即使在交换掉不推荐使用的部分之后也是如此）。 循环执行此操作，然后循环执行 multiplot（），但必须有更好的方法。我尝试将数据集融化成长时间，然
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寻找互相关最大的滞后ccf（）
我有2个时间序列，我正在使用 ccf 查找它们之间的互相关。 ccf（ts1，ts2）列出了所有时滞的互相关。 解决方案 发布答案 http://r.789695.n4.nabble.com/ccf-function-td2288257.html Find_Max_CCF { d
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在R中使用Pairs（）命令向相关图添加标识线
类似于上一篇文章，想要修改以下代码（来自R文档中的groups（）命令）中的示例： ##将（绝对）相关放在上面面板， ##的大小与相关性成正比。 panel.cor
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如何使用Python Pandas执行三个变量相关
Pandas corr（）函数将其限制用于成对计算。但是，如何使用薪水作为下面数据框中的因变量来计算数据框中三个变量的相关性？ GPA IQ SALARY 0 3.2 100 45000 1 4.0 140 150000 2 2.9 90 30000 3 2.5 85 25000 4 3.6 120 75000 5 3.4 110 60000 6 3.0 05
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使用pearsonr时遇到无效值
也许我弄错了。如果是这样，我很抱歉问这个问题。 我要计算 pearsonr 函数，定义“ rel =“ nofollow noreferrer”> 皮尔逊的相关系数 。 from scipy.stats.stats import pearsonr X = [4，4，4，4 ，4，4] Y = [4，5，5，4，4，4] pearsonr（X，Y）
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相关系数的p值
我正在使用R，并且对相关性有疑问。 A
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计算两个数据帧之间的相关性是否需要循环？
我有一组看起来像A和B的大型数据框： A
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将相关表显示为降序列表
在具有很多变量的时间序列上运行cor（）时，我得到一个表格表，其中每个变量都有行和列，显示了它们之间的相关性。 我如何查看此表为从最相关到最不相关的列表（消除所有NA结果和映射回自身的结果（即A与A的相关性））。我还想将反向（负）结果视为绝对值，但仍将它们显示为负。 因此，所需的输出将类似于： A，B，0.98 A，C，0.9 C，R，-0.8 T， Z，0.5
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