correlation

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    我有一個data.frame的變量在R中。讓我們稱之爲var1var2 ... var10 我想找到的var1對於一個的相關性 var2,var3 ... var10 我們怎樣才能做到這一點? cor功能可以一次找到2個變量之間的相關性。通過使用我必須編寫cor函數爲每個分析

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    請考慮以下游戲:在每個試用版中,您將獲得x紅色和y藍色圓點。你必須決定是否有比藍點更多的紅色。對於每個試驗,給定顏色的最小點數是10,最大值是50.紅色和藍色點遵循相同的多項分佈(爲了簡單起見,讓我們考慮每個整數在10和50之間出現的概率相似)。 我想建立300個試驗。爲此,我從每個多項分佈中抽取300個樣本。重要的是,我想指定(先驗)來自第一分佈的300個樣本與來自第二分佈的300個樣本之間的相

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    我有22家公司在22x22矩陣中響應22個問題/參數。我應用了聚類技術,它給了我不同的羣體之間的相似之處。 現在我想找到參數和公司偏好之間的相關性。哪種技術更適合於R? 通常情況下,我們建立貝葉斯網絡,從數據中找出不同參數之間的圖形關係。由於這些數據非常有限,我如何爲它建立貝葉斯網絡? 任何建議來分析這些數據。

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    我想關聯(皮爾森)兩個變量與一些缺失值。我知道我需要在這種情況下包含use =「complete.obs」。這裏是我使用的命令的格式: cor(data_frame, use="complete.obs") 我得到NaN作爲相關係數。我也試過use="pairwise.complete.obs",結果相似。 任何意見將不勝感激!謝謝 注:我R中

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    兩個矩陣之間的兩兩比較,希望這篇文章不是重複的,但我花了一段時間搜索,並一直沒能找到答案。 我有兩個矩陣,我試圖使兩兩之間的相關性,看起來像這樣。 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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    有什麼方法可以用熊貓來計算加權相關係數?我看到R有這樣一種方法。 此外,我想獲得關聯的p值。這個我也沒有在R.中找到。 有關加權關聯的解釋的鏈接:https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient#Weighted_correlation_coefficient

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    我正在使用LoadRunner來測試基於Siebel CRM的應用程序的應用程序的性能。我面臨的問題是我無法獲得每個會話都獨有的SRN號碼。 我使用捕捉SRN的代碼如下 //HELLO YOUR CODE STARTS HERE.....FOR MANUAL CORRELATION web_reg_save_param("Siebel_SRN", "NOTFOUND=ERROR",

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    我有一個數據集,包含多個項目和他們的銷售數據,每週銷售數量和數量。我想弄清楚兩者之間是否存在某種相關性,試圖通過影響對方銷售的某件產品的銷售情況來獲得這一點,無論是正面的還是負面的影響。 考慮以下類型的數據: Week # Product # Sale($) Quantity Week 1 Product 1 1 1 Product 2 2 1 P

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    我寫了下面的C#代碼來查找兩個圖像之間的Pearson相關係數。完整的源代碼是here in the DotNetFiddle。 相關源代碼: public sealed class PearsonCorrelation { public static double GetSimilarityScore(double[,] p, double[,] q) { in

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    我.csv格式的數據是這樣的: 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