correlation

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    我有一組觀察數據(Joe,Dana,Mark,...)以及他們各自對一部電影(蝙蝠俠--3星,死侍-4星)的評分。當我在SAS中使用proc Corr時,只給出了電影與非觀察之間的相關性。 如何找到SAS中的觀測值之間的相關性?

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    是否有任何易於使用的python包,有助於計算多重關聯?它的定義如下: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_correlation

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    自2012年以來,Corrgram文檔一直是誤導性的,正如在電子郵件線索how to change variable names in corrgram diagonal中討論的有關將標籤放在對角線上一樣。 許多用戶認爲錯誤地認爲diag.panel=...是解決方案,但它並不像下面看到的,但我不能使用labels,因爲它仍然沒有記載 是,參數「標籤」它的正常工作! 這將是巨大的,如果文檔將被也與

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    我試圖繪製兩個時間序列的因變量之間的相關性。 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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    代碼和它的輸出,其中標題錯誤地定位在窗口頁 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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    我正在研究兩個相對較小的時間序列之間的交叉關聯,但是試圖完成我遇到了一個我無法調和自己的問題。首先,我瞭解plt.xcorr和np.correlate之間的依賴關係。但是,我無法調和零滯後的plt.xcorr與np.corrcoef之間的差異? a = np.array([ 7.35846410e+08, 8.96271634e+08, 6.16249222e+08, 8.0073986

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    假設我有一組變量(矢量,它們全部具有相同的長度):X1,X2,X3,X4,X5,X6 ... Xn。和依賴於一些變量X的時間系列Y(具有相同長度N)。 我需要一個算法來確定哪些變量的X最有Ÿ相關。即我需要丟棄最不有意義的變量,並獲得最有影響力的變量Y。 例子: 比方說,我們要確定是什麼在影響一個特定的IT網站的網絡流量。我們有5個關鍵字:keyword1,keyword2,keyword3,key

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    我已經制作了一個散點圖矩陣,並向每個圖的廣告趨勢線添加廣告,或者僅對那些有意義的廣告添加趨勢線。 我的R指令: COR(K4Full [,C(6:9,22:25)]) 圖(K4Full [,C(6:8,22:25)])

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    我處於需要找到兩個變量cor(dataframe$x,dataframe$y)之間的關聯的情況,其中x, y是列名稱,而dataframe是數據幀。我的數據框中的一列是指示器功能(0和1)。 我想知道如何比較兩個獨立組(0和1)的x值和y的對應值。我是R新手,所以我想知道是否在cor()函數中內置了函數,或者如果我必須重新構造一個數據幀/數組,並使用x's和y's來查找單獨組的相關性。 想這也導致

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    我有一個200個變量的列表,我想總結那些高度相關的變量。 假設這是我的數據 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,