correlation

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    這可能是一個非常簡單的問題。 我找不到p值計算所使用的方法在cor.test()函數R.

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    我有10個二元變量的數據幀,是這樣的: V1 V2 V3... 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 我需要得到相關矩陣,然後我可以做因素分析。 psych::corr.test可以計算出相關矩陣,但只有person,spearman,kendall方法,不用於二進制數據。 那麼,如何計算這個數據幀的相關矩陣呢?

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    由於DCC-GARCH,我有一個動態關聯網絡。我需要爲每個數組轉換對角線爲零。這是每日數據,所以我每天都有相關數組。當我輸入 print(Corr) 數組看起來像這樣一天(我只能顯示一個頁面只有一天適合的頁面,但我有千天相關排列) 哪有我一次將對角線轉換爲零?

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    剛剛接觸python編碼。我試圖導入Bloomberg的歷史數據,對可用的一系列不同指數的相關性進行一些測試。你們對我如何導入數據和建立相關矩陣有什麼建議嗎? Correlation Description Bloomberg Ticker MSCI Bangladesh IMI Net TR USD M1BDIM MSCI India Net TR USD M1IN

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    社區, 我得到了一個數據幀。數據框由用戶組成,這裏有'ermu','joba'和'mamu'。這些值是基於評級的相關值。現在我想通過「向我顯示與我當前名爲'joba'的用戶具有最高相關性的用戶名來查詢數據框。」如何用R來實現這一點? 這裏是數據幀: ermu joba mamu ermu 1.0 -0.83 -0.66 joba -0.83 1.0

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    我想查看我的變量之間是否存在相關性。這是數據集的結構 'data.frame': 189 obs. of 20 variables: $ age : num 24 31 32 35 36 26 31 24 35 36 ... $ diplM2 : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 3 2 1 3 2 2 3 2 2 1 ... $ TimeDelcat

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    我想了解某個事件對按鈕性能所做的更改幅度。 我有這樣的數據框:日期,圖像渲染和圖像點擊。 我計算每年的呈現和點擊百分比來了解年度增長。我知道渲染和點擊相關,因爲渲染是點擊的前一步驟。我在日線級別跟蹤這兩個值和我最後的表如下所示: Day, render, click 1, -10%, 3% 2, 3%, 7% 3, -2%, 5% ... 如何尋找每日點擊的%的增長,如果渲染調整爲0。

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    我在使用多個併發用戶運行的LR腳本時遇到問題。腳本創建一個藥物,然後刪除它。腳本通過,LR認爲它實際上刪除了med,但它不會,並且我們的系統錯誤日誌中出現錯誤。例如,我可以用這個腳本運行20分鐘/ 1次Vuser測試,它可以正常工作,藥物被刪除,日誌中沒有錯誤。另外,當從LR控制器重放腳本時,它也可以正常工作。 與2+用戶一起運行時,出現問題時。我的DBA說我們日誌中的錯誤被拋出,因爲MedDC.

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    我有一個非常大的數據集的形狀(T,N),我想在numpy.correlate計算在Python自相關函數,如:(!) c[k] = sum_n sum_t a[t, n] * a[t+k, n] 但所有樣品N和不求和使用一個for循環。根據「有效」模式進行計算就足夠了。但是,這個函數只允許一維數組。有沒有快速的方法來做到這一點?

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    計算Spearman秩相關矩陣I具有numpy的陣列 allseries = [ [4.0, 6.0, 8.0, 4.0, 2.0, 1.0, 5.0, 7.0, 4.0, 6.0], [5.0, 6.1, 7.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 9.9], [74.0, 16.0, 82.0, 54.0, 2.0, 12.0, 5.0, 57.0, 4.0, 96