correlation

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    我有一组观察数据(Joe,Dana,Mark,...)以及他们各自对一部电影(蝙蝠侠--3星,死侍-4星)的评分。当我在SAS中使用proc Corr时,只给出了电影与非观察之间的相关性。 如何找到SAS中的观测值之间的相关性?

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    是否有任何易于使用的python包,有助于计算多重关联?它的定义如下: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_correlation

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    自2012年以来,Corrgram文档一直是误导性的,正如在电子邮件线索how to change variable names in corrgram diagonal中讨论的有关将标签放在对角线上一样。 许多用户认为错误地认为diag.panel=...是解决方案,但它并不像下面看到的,但我不能使用labels,因为它仍然没有记载 是,参数“标签”它的正常工作! 这将是巨大的,如果文档将被也与

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    我试图绘制两个时间序列的因变量之间的相关性。 Data 1 ====== 1 3.1 2 3.3 3 3.1 4 4.5 ... ... Data 2 ======== 1 3.1 2 0.3 3 4.1 4 3.2 ... ... 我使用R. library(corrplot) foo <- read.table("D:\\datas\\res\\A.txt

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    代码和它的输出,其中标题错误地定位在窗口页 library('corrplot') #options(error=recover) # http://stackoverflow.com/a/15031603/54964 #debugger() # load("last.dump.rda"); debugger(last.dump) # run if fail options(error=

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    我正在研究两个相对较小的时间序列之间的交叉关联,但是试图完成我遇到了一个我无法调和自己的问题。首先,我了解plt.xcorr和np.correlate之间的依赖关系。但是,我无法调和零滞后的plt.xcorr与np.corrcoef之间的差异? a = np.array([ 7.35846410e+08, 8.96271634e+08, 6.16249222e+08, 8.0073986

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    假设我有一组变量(矢量,它们全部具有相同的长度):X1,X2,X3,X4,X5,X6 ... Xn。和依赖于一些变量X的时间系列Y(具有相同长度N)。 我需要一个算法来确定哪些变量的X最有Ÿ相关。即我需要丢弃最不有意义的变量,并获得最有影响力的变量Y。 例子: 比方说,我们要确定是什么在影响一个特定的IT网站的网络流量。我们有5个关键字:keyword1,keyword2,keyword3,key

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    我已经制作了一个散点图矩阵,并向每个图的广告趋势线添加广告,或者仅对那些有意义的广告添加趋势线。 我的R指令: COR(K4Full [,C(6:9,22:25)]) 图(K4Full [,C(6:8,22:25)])

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    我处于需要找到两个变量cor(dataframe$x,dataframe$y)之间的关联的情况,其中x, y是列名称,而dataframe是数据帧。我的数据框中的一列是指示器功能(0和1)。 我想知道如何比较两个独立组(0和1)的x值和y的对应值。我是R新手,所以我想知道是否在cor()函数中内置了函数,或者如果我必须重新构造一个数据帧/数组,并使用x's和y's来查找单独组的相关性。 想这也导致

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    我有一个200个变量的列表,我想总结那些高度相关的变量。 假设这是我的数据 mydata <- structure(list(APPLE= c(1L, 2L, 5L, 4L, 366L, 65L, 43L, 456L, 876L, 78L, 687L, 378L, 378L, 34L, 53L, 43L), PEAR= c(2L, 2L, 5L, 4L, 366L, 65L,