correlation

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    我有3个时间序列,我可以将小波变换应用到滚动窗口。滚动窗口采用长度为200的单个时间序列,并在前30个样本上应用waveslim::modwt函数。此输出5只列出其中我只对感兴趣的(D1,D2,D3,D4),并且这些各自具有30的长度一个简单的例子可以在这里找到: library(waveslim) J <- 4 #no. of levels in decomposition data(ar1

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    日期列 我有一个表,看起来像这样: product_type sales date A 470 1/1/2017 A 233 1/2/2017 A 312 1/3/2017 A 139 1/4/2017 A 343 1/5/2017 A 234 1/6/2017 B 441 1/1/2017 B 175 1/2/201

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    我想用ggpairs复制什么可以很容易地成对完成 - 即通过二元因子(它代表一个类)对geoms(例如散点等)进行着色。但是我不能。下面是使用DataSet Smarket从库ISLR重复的例子: library(ISLR) data(Smarket) pairs(Smarket, col = Smarket$Direction) 这将返回以下图表: 现在,使用ggpairs未经类指定颜色

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    我已经建立了一个小型测试集的相关矩阵输出,并以下列结果为准。真值是那些大于所定义的值(例如结果= correlation_matrix> 0.75) [[False False False True] [False False True False] [False True False True] [ True False True False]] 注意,我也伪造对角线(左上至右下)。我

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    我有一个皮尔森相关矩阵与不同的食物是如何相互关联的。 我想创建可以一起分析的食物组,因此我想将它们分类为聚类。 我想这些食物聚类为使用下列标准分类: 1)我想在每个簇的最大化相关 2)我想建立一个最小相关的每个组(即每个群集需要具有> 0.7的相关性)。 是否有机器学习算法适用于这种情况。

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    我有这样的代码,从朱利安Farawy的线性模型书: round(cor(seatpos[,-9]),2) 我不确定什么[,-9],2在做什么 - 可能有人请帮助?

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    我有一个合理大小的时间序列数据DataFrame,我希望以合理的格式进行滚动成对关联数据。 熊猫有一个非常有趣的“滚动”功能,做正确的计算 dfCorrelations = dfReturns.rolling(correlation_window).corr() 但输出时间序列相关性的网格是不方便我在给定日期以后使用(样本输出的一个子集显示)。 有没有办法做同样的计算,而是要一个简单的时间序列

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    我想计算我的因变量y和我所有的x之间的相关性。我使用下面的代码, cor(loan_data_10v[sapply(loan_data_10v, is.numeric)],use="complete.obs") 结果是一个相关矩阵。 我怎样才能得到一列与我的变量y。

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    我有一个包含两个类别字段和一个计数值的表。我需要根据其他类别的计数来计算一个类别的行之间的相关性。 因此,例如: Category_A|Category_B|Count Alan |Turkey |7 Alan |Ham |1 Alan |Spam |0 ... Bob |Turkey |2 Bob |Ham |9 Bob |Spam |12 ... 我需要

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    我正在阵列上从150个观察和1500级的变量光谱医疗数据,存储如下变量的相关性(所有这些数据是浮子): blood = ([[sample1_var1..., sample1_var1500],[sample2_var1..., sample2_var1500]..., [sample_150_var1..., sample150_var1500]]) 我想获得存储在150周的观察像列表中的每