correlation

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    我有一个data.frame的变量在R中。让我们称之为var1var2 ... var10 我想找到的var1对于一个的相关性 var2,var3 ... var10 我们怎样才能做到这一点? cor功能可以一次找到2个变量之间的相关性。通过使用我必须编写cor函数为每个分析

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    请考虑以下游戏:在每个试用版中,您将获得x红色和y蓝色圆点。你必须决定是否有比蓝点更多的红色。对于每个试验,给定颜色的最小点数是10,最大值是50.红色和蓝色点遵循相同的多项分布(为了简单起见,让我们考虑每个整数在10和50之间出现的概率相似)。 我想建立300个试验。为此,我从每个多项分布中抽取300个样本。重要的是,我想指定(先验)来自第一分布的300个样本与来自第二分布的300个样本之间的相

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    我有22家公司在22x22矩阵中响应22个问题/参数。我应用了聚类技术,它给了我不同的群体之间的相似之处。 现在我想找到参数和公司偏好之间的相关性。哪种技术更适合于R? 通常情况下,我们建立贝叶斯网络,从数据中找出不同参数之间的图形关系。由于这些数据非常有限,我如何为它建立贝叶斯网络? 任何建议来分析这些数据。

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    我想关联(皮尔森)两个变量与一些缺失值。我知道我需要在这种情况下包含use =“complete.obs”。这里是我使用的命令的格式: cor(data_frame, use="complete.obs") 我得到NaN作为相关系数。我也试过use="pairwise.complete.obs",结果相似。 任何意见将不胜感激!谢谢 注:我R中

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    两个矩阵之间的两两比较,希望这篇文章不是重复的,但我花了一段时间搜索,并一直没能找到答案。 我有两个矩阵,我试图使两两之间的相关性,看起来像这样。 Matrix 1 gene1 gene2 gene3 ID1 12 32 43 ID2 94 34 95 ID3 90 54 23 ID4 43 76 65 Matrix2 TE1 TE2 T

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    有什么方法可以用熊猫来计算加权相关系数?我看到R有这样一种方法。 此外,我想获得关联的p值。这个我也没有在R.中找到。 有关加权关联的解释的链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient#Weighted_correlation_coefficient

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    我正在使用LoadRunner来测试基于Siebel CRM的应用程序的应用程序的性能。我面临的问题是我无法获得每个会话都独有的SRN号码。 我使用捕捉SRN的代码如下 //HELLO YOUR CODE STARTS HERE.....FOR MANUAL CORRELATION web_reg_save_param("Siebel_SRN", "NOTFOUND=ERROR",

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    我有一个数据集,包含多个项目和他们的销售数据,每周销售数量和数量。我想弄清楚两者之间是否存在某种相关性,试图通过影响对方销售的某件产品的销售情况来获得这一点,无论是正面的还是负面的影响。 考虑以下类型的数据: Week # Product # Sale($) Quantity Week 1 Product 1 1 1 Product 2 2 1 P

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    我写了下面的C#代码来查找两个图像之间的Pearson相关系数。完整的源代码是here in the DotNetFiddle。 相关源代码: public sealed class PearsonCorrelation { public static double GetSimilarityScore(double[,] p, double[,] q) { in

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    我.csv格式的数据是这样的: sampleid blue red otuid AB1 0.001020366 0.000262013 K00001 AB1 7.24E-05 0.00000307 K00002 AB1 0.000500854 0.000635104 K00003 AB1 3.50E-05 0.000000555 K00004 AB1