correlation

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我希望有人能爲我解答這個問題，因爲我被困住了。 rapidminer在相關矩陣中使用什麼方法？對於所有的數據組合都不錯，但對於名義/分類數據集最重要？我正在使用rapidminer建立一個相關矩陣，並小心地將所有屬性標記爲數字，二項式，多項式等等。我發現我的矩陣顯示了一些名義/名義屬性組合的負相關，因爲基於我通常會選擇的方法（Phi，Cramer's V，應急係數）來計算這一點，所以這並沒有做出

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如何從相關性柵格中找到p值

我想計算p值並將其與相關性柵格圖合併，但我不知道如何計算柵格p值並將其與相關性柵格圖進行比較。 ý13至24是NDVI光柵圖像預先感謝您的任何幫助我的 - [R編程代碼如下所示 r.stack <- stack (y13,y14,y15,y16,y17,y18,y19,y20,y21,y22,y23,y24,y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9,y10,y11,y12) z

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相關性，散佈圖和P值

我有一組數據，在詢問客戶之後（它是關於一家制鞋公司的）兩列包括GENDER和INCOME。我應該測試性別之間收入是否有顯着差異，並給出相應的P值。當談到R時，我還是一個n00b，我仍然在學習，並且我一直在努力尋找3天的功能。有沒有人有任何領導，或可以幫助我？會很棒。

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相關矩陣：提取具有高R值的變量

如何獲得僅列出絕對值相關性大於.7的變量的輸出？我想類似這樣的輸出： four: one, three one: three 感謝您的時間！代碼 import pandas as pd x={'one':[1,2,3,4],'two':[3,5,7,5],'three':[2,3,4,9],'four':[4,3,1,0],} y=pd.DataFrame(x) print(y.

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Matlab Spearman相關性PVAL = 0？

我正在用300個對象執行兩個數據集的Spearman相關性。這是我的變量和命令： a = [1:300] b = [1 2 5 11 9 7 24 10 31 23 3 40 6 17 14 20 16 12 33 46 70 37 87 43 98 26 59 58 77 100 35 42 78 80 243 36 33327 4 83 160 163 198 86 94 406 111 2

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模擬散點與X的已知關係陣列

這是一個非常基本的R問題，但我似乎無法找到正確的軟件包來執行我想要的操作。我有一個數組'X'，有n個值。我想模擬一個數組'Y'，它遵循已知的關係式Y = alpha + beta * X。此外，我想添加固有的分散到Y數組。 Alpha，beta和內在散射應該是用戶的輸入值。有人可以幫我解決這個問題嗎？謝謝！

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在Python中繪製相關圓

我一直在做一些幾何數據分析（GDA），如主成分分析（PCA）。我期待繪製相關圈子......這些看起來有點像這樣：基本上，它允許以測量其延長一個變量的特徵值/特徵向量相關的主要組成部分（維度）的數據集。任何人都知道是否有python包裹，繪製這樣的數據可視化？

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爲3個變量創建所有可能的相關矩陣

我想模擬3個具有特定相關結構的變量（通常用平均值= 1和sd = 1分配）。對於每個我想要經過相關的變量值0.1〜0.9的三個變量的0.1 SO可能的相關的增量將是 X1 X2 X3 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0.3 .. 0.9 0.9 0.9 在我想結束使用這三個相關值來構造方差 - 協方差矩陣。有沒有簡單的方法來做到這一點？

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我正嘗試創建兩個不同的矩陣之間的相關性（具有p值）（操作分類單元對環境paramenters）中的R 第一張表是本 biotic1 biotic2 T1 1.540184 3.080025 T2 1.354927 5.012977 T3 1.449712 4.715981 T4 1.146659 2.442083 X1 1.705184 3.881878 X2 1.182721 3.014836

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rcorr（）函數的相關性

I'm R中建立兩個不同的矩陣之間的相關性與rcorr()功能： res <- rcorr(as.matrix(table1), as.matrix(table2),type="pearson") 它似乎是工作正常，但是我想避免表內的相關性 - 的任何建議？