精华内容
下载资源
问答
  • R语言相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2019-11-12 22:52:00
    文章目录@[toc]Pearson相关系数(积差相关系数)适用条件Spearman等级相关系数适用条件Kendall's Tau相关系数适用条件偏相关适用条件R语言实现Pearson、Spearman、Kendall示例偏相关相关性显著性检验相关性可视化在...

    相关性分析就是通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接的联系。

    常见相关性指标

    • Pearson相关系数(积差相关系数)
    • Spearman等级相关系数
    • Kendall’s Tau相关系数
    • 偏相关

    Pearson相关系数(积差相关系数)

    Pearson相关系数是用于表示相关性大小的最常用指标,数值介于-1~1之间,越接近0相关性越低,越接近-1或1相关性越高。正负号表明相关方向,正号为正相关、负号为负相关。

    适用条件

    • 两个正态分布的连续变量

    Spearman等级相关系数

    又称为秩相关系数,利用两变量的秩次大小来进行分析,属于非参数统计方法。

    适用条件

    • 适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的连续变量。
    • 也可以用于有序分类变量的之间的相关性测量。

    Kendall’s Tau相关系数

    Kendall’s Tau相关系数是一种非参数检验。

    适用条件

    • 适用于两个有序分类变量。

    偏相关

    当要进行相关性分析的两个变量其取值受到其他变量影响时,可以利用偏相关分析对其他变量进行控制,在控制其他变量基础之上进行这两个变量之间相关性分析。

    适用条件

    • 考虑第三方影响的两个变量之间的相关性分析。

    R语言实现

    Pearson、Spearman、Kendall

    Pearson、Spearman、Kendall相关系数都可以通过cor函数实现,cov协方差函数参数同cor函数。

    协方差是相关分析中一个重要概念,方差是协方差的一种特殊存在。样本协方差是离均差乘积在样本中的平均,可以近似反映变量x与变量y之间的联系强弱和方向。协方差可以引出相关分析概念。

    协方差的大小与x、y的量纲有关。

    函数格式基本为:
    cor(x,use=,method=)

    参数描述
    x矩阵或数据框
    use指定缺失数据的处理方式。可选项:all.obs(假设不存在缺失数据)、everything(数据存在缺失值时,相关系数计算结果会显示missing)、complete.obs(行删除)、pairwise.complete.obs(成对删除)
    method指定相关系数的类型。可选类型为pearson、spearman、kendall

    默认为use=‘everything’,method=‘pearson’

    示例

    • 数据集

    state.x77:R语言自带美国50州1977年的人口、收入、文盲率、预期寿命、谋杀率和高中毕业率数据。

    #选中state.x77数据集收入与高中毕业率变量
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #协方差
    cov(states)
                Income    HS Grad
    Income  377573.306 3076.76898
    HS Grad   3076.769   65.23789
    #相关性分析
    cor(states)
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.6199323
    HS Grad 0.6199323 1.0000000
    #spearman相关
    cor(states,method = 'spearman')
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.5104809
    HS Grad 0.5104809 1.0000000
    #结果显示,收入与高中毕业率有较高相关性
    

    偏相关

    使用ggm包pcor()函数计算偏相关系数。

    函数调用格式为:

    pcor(u,s)

    其中,U为一个数值向量,前两个数值表示要计算相关系数的变量下标,其余变量为条件变量下标。S为变量的协方差矩阵。

    #载入ggm包
    library(ggm)
    #生成数据集
    states <- state.x77[,1:6]
    #获取数据集各变量名称
    colnames(states)
    [1] "Population" "Income"    
    [3] "Illiteracy" "Life Exp"  
    [5] "Murder"     "HS Grad"   
    #计算偏相关
    pcor(c(1,5,2,3,6),cov(states))
    [1] 0.3462724
    #结果显示,在控制了收入、文盲率个高中毕业率影响时,人口和谋杀率之间的相关系数为0.346
    

    相关性显著性检验

    使用cor.test()函数对单个Pearson、Spearman、kendall相关系数进行检验。

    函数格式为:

    cor.test(x,y,alternative=’’,method=)

    其中,xy为要检验相关性的变量,alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验(‘two.side’、‘less’、‘greater’)。method用以指定要计算的相关类型(Pearson、Spearman、kendall)。

    #检验预期寿命与谋杀率相关性。
    cor.test(states[,3],states[,5])
    
    	Pearson's product-moment
    	correlation
    
    data:  states[, 3] and states[, 5]
    t = 6.8479, df = 48, p-value =
    1.258e-08
    alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     0.5279280 0.8207295
    sample estimates:
          cor 
    0.7029752
    #结果显示,P大于0.05。即两者之间相关性微乎其微。
    

    cor.test()每次只能检验一种相关关系。

    psych包中corr.test()可以一次检验多种。

    library(psysh)
    corr.test(states,use = 'complete')
    #结果太大,不再展示
    

    相关性可视化

    这里只展示最简单的相关性可视化方法。
    详细内容见绘图文章板块

    最简单两个连续变量相关性可视化用散点图表达。

    使用plot()函数即可。

    #选中变量收入与高中毕业率
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #绘图
    plot(states)
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • R语言特征值相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2018-02-11 22:59:44
    转载自...当我们做完了相关性分析的时候,常常会用下面这种图形来展示:那么问题来了,有没有别的方法,可以让我的相关性分析展现方式更高大上呢?请出今天的主角,corrplot程序包!1老规矩...


    转载自http://www.sohu.com/a/200219694_278730

    接触这么多组学数据,大家肯定做过各种相关性分析。大到几个转录组样本的整体相关性分析,小到挑选了一些候选基因看它们在不同样本中的表达模式相关性。当我们做完了相关性分析的时候,常常会用下面这种图形来展示:

    那么问题来了,有没有别的方法,可以让我的相关性分析展现方式更高大上呢?

    请出今天的主角,corrplot程序包

    1

    老规矩,第一步是安装并调用corrplot:

    install.packages("corrplot")

    library("corrplot")

    2

    第二步,整理数据。今天就拿一些女明星的身高、体重、年龄、微博粉丝与女神指数的数据来分析一下纯属杜撰

    3

    第三步,我们读取数据,并做相关性分析。

    a<-read.table(file=file.choose(),row.names=1,header=T,sep="t")

    b<-cor(a)

    4

    第四步,非常简单,可以直接作图了。

    corrplot(b) #这里默认是圆形显示

    还可以用饼图(pie),颜色(color)等等来显示。

    corrplot(b,method="pie")

    corrplot(b,method="color",addCoef.col="grey") #用颜色显示,同时显示相关系数,是不是跟开头绿绿的图一样啦。

    5

    第五步,是时候展示高端操作了!我们把颜色对调一下,正相关为红色,负相关为海军蓝色,同时把右上角用圆形展示。

    col=colorRampPalette(c("navy", "white", "firebrick3")) #设置颜色

    corrplot(b,type="upper",col=col(10),tl.pos="d") #tl.pos="d"即不显示周边各列名字

    6

    第六步,填补下半部分图形,我们希望既可以图形化展示,也能显示数字,增强图形可读性。

    corrplot(b,add=TRUE, type="lower", method="number",diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n",col=col(10))

    相关性分析结论:

    1. 女神指数与身高成正相关,与体重呈负相关(嗯,符合大众审美);

    2. 女神指数与年龄相关性不明显(嗯,志玲姐姐立功了);

    3. 微博粉丝数与女神指数还是有一定正相关性;

    4. 大家也发现了,相关性其实都不是很显著,那是因为我们选的数据都是准女神以上级别的,她们之间的差距本来就很小,所以数据还是很反映规律的。

    7

    最后,我们添加一组贾玲和凤姐的数据,看看结果会不会有显著变化......

    嗯......效果很明显。

    展开全文
  • R语言相关性分析及步骤

    千次阅读 2021-03-17 15:56:35
    记录一下R语言学习过程,对于R的基础就是基本数据类型(向量,矩阵,数据框,字符串等等),库的调用以及函数自定义,还需要多加学习! 进入主题,今天主题是相关性分析: 以下为代码: y<-c(170,175,180) //定义...

    记录一下R语言学习过程,对于R的基础就是基本数据类型(向量,矩阵,数据框,字符串等等),库的调用以及函数自定义,还需要多加学习!
    进入主题,今天主题是相关性分析:
    以下为代码:

    y<-c(170,175,180) //定义向量
    y1<-c(20,25,30)
    
    y<-cor.test(y,y1,method="spearman") //调用库计算2个向量之间的spearman系数
    y
    
    x<-cor.test(y,y1)
    x
    
    A <- matrix(11:16, nrow=3, ncol=2) //定义矩阵
    A
    
    x<-cor.test(A, adjust = "none", use = "complete") //调用库计算相关性系数
    x
    
    
    csvpath<-file.choose()//调用文件选择对话框
    csvpath
    df<-read.csv(csvpath,header=T,row.names = 1) //读取CSV文件成数据框,df是data.frame的缩写
    df
    
    Y<- cor(df) //调用库计算相关性系数
    Y
    
    wmj<-cor(df,method = 'spearman') //调用库计算spearman系数
    wmj
    
    install.packages("Hmisc")//安装HMISC包,用来将数据框转换成矩阵
    
    res2<-rcorr(as.matrix(df))//转换成矩阵
    res2
    
    WMJ_R<-res2$r  //获取R值
    WMJ_R
    
    WMJ_N<-res2$n  //获取样本个数
    WMJ_N
    
    WMJ_P<-res2$P  //获取P值
    WMJ_P
    
    
    //定义函数将矩阵转成数据框
    flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) {
      ut <- upper.tri(cormat)
      data.frame(
        row = rownames(cormat)[row(cormat)[ut]],
        column = rownames(cormat)[col(cormat)[ut]],
        cor  =(cormat)[ut],
        p = pmat[ut]
      )
    }
    
    WMJ_Y<-flattenCorrMatrix(res2$r,res2$P)
    WMJ_Y
    
    df1<-flattenCorrMatrix(res2$r,res2$P)
    abs(df1$cor)>0.25
    
    y_wmj<-df1[abs(df1$cor)>0.25,]
    y_wmj
    
    install.packages("corrplot") //安装图形打印包
    library("corrplot")  //加载图像打印包
    corrplot(res2$r,type="upper",tl.col ="black",tl.srt = 45)  //打印图形
    
    install.packages("PerformanceAnalytics")
    library("PerformanceAnalytics")
    chart.Correlation(df,histogram = T,pch=19)       //打印相关性图形
    

    代码关键部分添加了注释方便阅读与理解,以上就是相关性分析学习记录

    展开全文
  • 用于序列间的相关性矩阵计算,其中用到的其他语言包需自行下载,主题可自行调整
  • 一、相关分析和回归分析变量间不存在完全的确定性,不能用精确的数学公式来表示——相关关系相关变量间的关系——平行关系和依存关系相关分析——研究平行关系,不区分自变量和因变量回归分析——研究依存关系,区分...

    侵权声明:

    本篇文章是查阅各种网络技术博客撰写的,仅供学习使用,如有侵权立即删除。

    下载使用数据,在公众号回复data。

    一、相关分析和回归分析

    变量间不存在完全的确定性,不能用精确的数学公式来表示——相关关系

    相关变量间的关系——平行关系和依存关系

    相关分析——研究平行关系,不区分自变量和因变量

    回归分析——研究依存关系,区分自变量和因变量

    二、简单线性相关系数

    1 公式

    总体:

    27581a46ea66e3a5081b1708bcbd01ef.png

    样本:

    aec3a2f17870759a176ca61f71bacd7c.png

    在R中计算简单线性相关系数会用到cor()

    它的标准格式:

    ea1d8eb10b6aa263a0f25c41131bcb75.png

    代码:

    setwd('F:/R project/multi_analysis') data1 x1 x2 cor(x1,x2)

    结果:

    [1] 0.9593031

    2 检验

    先说相关系数假设检验的理论知识:

    H0:ρ=0

    H1:ρ≠0

    检验统计量为:

    aef1f8a265f3276b46cae25113c7393b.png

    检验准则:

    P值 < α,拒绝原假设,可认为两个变量之间是显著相关的。

    在R中用到cor.test()进行检验,它的标准格式:

    8fadea381aff8f2a2b75c02f99c195fb.png

    代码:

    cor.test(x1,x2)

    结果:

    Pearson's product-moment correlation data:  x1 and x2 t = 10.743, df = 10, p-value = 8.21e-07 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval:  0.8574875 0.9888163 sample estimates:       cor  0.9593031 

    结果中“p-value = 8.21e-07”,当α取0.05时,可以拒绝原假设了,因此可以认为x1和x2之间显著相关。而且r = 0.9593031 ,说明x1和x2之间相关性还挺强的。

    以上是两个变量之间的线性相关性,而在多元中,我们常常用协方差矩阵或者相关矩阵

    来表示多个变量之间的相关性,用到的函数依旧是cov()和cor(),其实在这两个函数的标准格式

    里就表明了这一点。

    代码:

    data1 cor(data1[,-1]) pairs(data1[,-1],col = 'red')

    结果:

               y        x1        x2        x3        x4

    y  1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619

    x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066

    x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297

    x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820

    x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000

    9a6d5c9ad4ca4c69581c4b9e3dfaad56.png

    这个图是散点图矩阵,可以直观地查看变量间的关系。

    三、一般线性模型——lm()和nls()

    1 一元线性回归

    这个系列主要针对R语言的实际操作,原理部分可以参见统计学相关教材。

    代码:

    data1 attach(data1) fm #查看结果 fm

    结果:

    Call: lm(formula = y ~ x) Coefficients: (Intercept)            x        -1.197        1.116  

    这个拟合的模型为:y = -1.197+1.116x

    代码:

    #绘图 plot(x,y) lines(x,fitted(fm),col = 'red')

    结果:

    07a771e0427061345f4bdb5d4d6db0c0.png

    代码:

    #假设检验 #模型的检验 anova(fm)

    结果:

    Analysis of Variance Table Response: y           Df Sum Sq Mean Sq F value x          1 712077  712077   27427 Residuals 29    753      26                      Pr(>F)     x         < 2.2e-16 *** Residuals               --- Signif. codes:     0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05   ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

    可以看出,整个模型是显著的。

    代码:

    #回归系数的检验 summary(fm) detach(data1)

    结果:

    Call: lm(formula = y ~ x) Residuals:    Min     1Q Median     3Q    Max  -6.631 -3.692 -1.535  5.338 11.432  Coefficients:             Estimate Std. Error (Intercept) -1.19660    1.16126 x            1.11623    0.00674             t value Pr(>|t|)     (Intercept)   -1.03    0.311     x            165.61   <2e-16 *** --- Signif. codes:     0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05   ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 5.095 on 29 degrees of freedom Multiple R-squared:  0.9989,Adjusted R-squared:  0.9989  F-statistic: 2.743e+04 on 1 and 29 DF,  p-value: < 2.2e-16

    可以看出,回归系数是显著的。在一元回归模型中,F检验和 t检验的结果是一致等价的。

    2 多元线性回归

    和一元线性回归差不多,同样,理论部分请参见统计专业教材。

    代码:

    data1 attach(data1) fm fm

    结果:

    Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4) Coefficients: (Intercept)           x1           x2           x3    23.5321088   -0.0033866    1.1641150    0.0002919            x4    -0.0437416  

    拟合的模型为:

    y = 23.5321088-0.0033866 x1+1.1641150x2 +0.0002919x3

    -0.0437416x4

    代码:

    #检验 summary(fm) detach(data1)

    结果:

    Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4) Residuals:     Min      1Q  Median      3Q     Max  -5.0229 -2.1354  0.3297  1.2639  6.9690  Coefficients:               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     (Intercept) 23.5321088  4.5990714   5.117 2.47e-05 *** x1          -0.0033866  0.0080749  -0.419    0.678     x2           1.1641150  0.0404889  28.751  < 2e-16 *** x3           0.0002919  0.0085527   0.034    0.973     x4          -0.0437416  0.0092638  -4.722 7.00e-05 *** --- Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 2.79 on 26 degrees of freedom Multiple R-squared:  0.9997,Adjusted R-squared:  0.9997  F-statistic: 2.289e+04 on 4 and 26 DF,  p-value: < 2.2e-16

    F检验的p-value: < 2.2e-16,说明模型是显著的。另外回归系数的检验中,x2和x4是显著的。

    3 非线性回归

    做非线性回归需要提前知道拟合模型的形式,并且要给定各个参数的初始值。

    代码:

    data1 plot(data1$x,data1$y)

    结果:

    8d670afb4d509a26c0d53ee9781d90ea.png

    观察散点图,发现和 y = a*x^2+b*x+c类似,于是用这个模型拟合非线性模型。

    代码:

    attach(data1) fit fit data1$fit library(ggplot2) ggplot(data1)+   geom_point(aes(x,y))+   geom_line(aes(x,fit),color = 'red')+   theme_classic()

    结果:

    ada28896dae6851bc5839cca4ad29b88.png

    拟合的图形是用ggplot2绘制的,这个在R数据科学之ggplot2入门中已经介绍过了。

    四、广义线性模型

    第三部分介绍的一般线性模型解决的是因变量y是连续型变量的情况,那如果y是其他类型的变量呢?

    (1)0-1变量——Logistic回归模型

    (2)有序变量——累计比数模型和对数线性模型

    (3)多分类变量——对数线性模型和多分类Logistic回归模型

    (4)连续伴有删失——Cox比例风险模型

    标准格式:

    33225df17ce77060a4d3e7e5f56d440a.png

    这里主要介绍Logistic模型,它用到Logit变换。

    e22819a91a051615a21c5d50b6e9bfd8.png

    因为这里的y只能取0-1,不太符合我们的研究思路,所以通常将问题转化为:分析y = 1的概率和解释变量之间的关系。即为:

    64062f656171e01721c36bff1aa6314c.png

    可是这样还是很麻烦,我们将其进行变换,就有了Logistic回归模型。

    ee34338c9e2c3e5009b23baa7b66364a.png

    这个模型确定之后,也能确定P与解释变量X的关系。我们以一个具体的例子进行分析。这个案例是在研究视力(x1)、年龄(x2)和驾车教育(x3)对是否出现事故(y)的影响。

    代码:

    data1 fit fit

    结果:

    Call:  glm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, family = "binomial", data = data1) Coefficients: (Intercept)           x1           x2           x3      0.597610    -1.496084    -0.001595     0.315865   Degrees of Freedom: 44 Total (i.e. Null);  41 Residual Null Deviance:    62.18  Residual Deviance: 57.03 AIC: 65.03

    所以得到:

    4ee16d3c58451d3f705216dab8bb9d18.png

    我们可以进行简单的预测,视力正常、年龄在17岁、受过驾车教育的情况下,出现事故的概率怎么样?

    代码:

    temp p p

    结果:

            1 

    0.3521214 

    那么今天就说到这儿,这个系列下一篇更新主成分分析和因子分析方法~

    展开全文
  • 单基因批量相关性分析 嘻嘻嘻~~~,晚上秒变生信分析小白,一个游走在生物学和计算机变成之间的小白,享受着里面的快乐和痛苦。不停的挣扎,不停的成长,多学习,多尝试,一定会有意想不到的收获。加油!!! 首先,...
  • 说到相关分析,我们都知道是用来观察变量之间相关性的一种分析方法,而得出的结果很难用表格形象展示,这个时候我们的相关性图形就派上了用场,那么接下来为大家介绍R语言情景下用mtcars数据集和corrplot包绘制...
  • 差异基因分析R代码

    2019-01-06 21:35:09
    资源有用,希望能够对大家有帮助。好资源大家gongxiang
  • 基于R进行相关性分析

    万次阅读 2017-11-23 09:32:01
    一、相关性矩阵计算: [1] 加载数据:  >data = read.csv("231-6057_2016-04-05-ZX_WD_2.csv",header=FALSE) 说明:csv格式的数据,header=FALSE 表示没有标题,即数据从第一行开始。  [2] 查看导入数据的前...
  • R语言相关性矩阵,带P值和*号

    千次阅读 2020-08-31 11:22:48
    这阵子老师让我做数据分析,在做线性回归之前,要做所有变量的相关性,我看了网上的一些教程之后感觉不太满意,于是自己手动琢磨了一下,琢磨到一半心态爆炸,就去问老师。老师给了我代码,在一来一去若干次沟通之后...
  • 利用R语言对化学浓度读数数据进行时间序列分析,建立了ARMA模型。附有全部代码以及相关数据集。
  • R语言中,我进行otu的网络分析,在计算pearson相关性的时候总会出现一句代码的报错: Error in rcorr(t(matrix), type = "spearman") : must have >1 column 但是这句代码在别人...
  • 因子分析R语言

    2015-02-27 22:31:11
    R语言写的因子分析实例,详细描述了因子分析的整个步骤与过程,替换输入数据后可直接用于因子分析
  • R语言corrplot相关性热图制作

    千次阅读 2021-03-16 19:43:03
    R语言corrplot相关性热图制作 使用R语言制作相关性热图,使用corrplot这个包,本文进行简略的介绍,函数的具体内容见文档: https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html 在...
  • R语言实现电影评分相关性分析(曼哈顿算法) 首先模拟一个数据框,横轴是不同用户的名字,纵轴是不同的电影名字,表格中的数字是该用户对该电影的评分,如果表格中为空,那么代表该用户没有看过该电影,通过计算任意...
  • 本博文源于暨南大学的《多元数据统计分析及R语言建模》。旨在讲述身高与体重相关性分析。在概率论与数理统计课程中,两个变量之间协方差的标准化,因此先要熟悉并回忆公式,套用在R语言即可。
  • R语言典型相关分析

    万次阅读 多人点赞 2017-02-27 16:40:46
    部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》1 关键点:典型相关分析典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系例如 研究生...
  • 利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法,但由于OTU table往往有成千上万行,用R自带的corr.test()函数计算较为费时,严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间,...
  • R语言进行的变量相关性显著性检验

    千次阅读 2021-06-10 21:42:04
    R语言进行的变量相关性显著性检验 在计算好相关系数以后,如何对它们进行统计显著性检验呢? 常用的原假设为变量间不相关(即总体的相关系数为0)。可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关...
  • 如果没有这么好的编辑器,这篇博文肯定就像一堆大粪一样,让你捏着鼻子看完,然后说,好的,这是一篇介绍相关分析和显著性的R语言操作,和往常一样,没有理论解释,只有代码和结果,他可能对我有用,但是我不想再看...
  • R语言课程论文

    2019-01-19 12:00:52
    该资源包含了详细的论文文档和实现的R代码,利用iris数据包中的数据进行了相关性分析
  • 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。有时候多组数据需要分析其关联性(是否有正向/...
  • 典型相关分析matlab实现代码 Python - 100天从新手到大师 Python应用领域和就业形势分析 简单的说,Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低,适合非专业人士 开源系统,拥有强大的生态圈 ...
  • 互相关分析 互相关与自相关不同,互相关是指两个时间序列在任意两个不同时刻的相关程度。 假设有时间序列 xt 和 yt ,则 xt 在时刻 t 和 yt 在时刻 t+n 的相关即为n阶互相关。 公式: 重温一下自相关系数的公式: ...
  • 相关性分析

    千次阅读 多人点赞 2020-12-20 14:13:02
    相关性分析1、方差分析1.1、相关术语:1.2、方差分析基本假定:1.3、原理:1.4、实例:1.4.1、解题第一步:提出假设1.4.2、解题第二步:构造检验统计量1.4.3、解题第三步:统计决策1.4.4、解题第四步:关系强度测量2...
  • r语言实现自相关分析和偏相关分析

    千次阅读 2020-08-06 22:56:44
    r语言实现自相关分析和偏相关分析 自相关分析 为什么要做自相关分析: 对数据进行建模前首先要对数据有一个大致的理解,自相关分析可以帮助人们看出数据是否平稳,时间序列是否存在某种变化的趋势。 自相关简介: 自...
  • 相关性的诊断以及修正方法r语言代码

    万次阅读 多人点赞 2015-10-13 19:50:09
    x 148.3,146.4,150.2,153.1,157.3,160.7,164.2,165.6,168.7,172.0) y 24.54,24.28,25.00,25.64,26.46,26.98,27.52,27.78,28.24,28.78) shuju shuju.reg ...summary(shuju.reg) #(1)建立回归方程 ...#自相关性 #图
  • R语言做单因素方差分析及其结果呈现

    千次阅读 多人点赞 2020-02-23 21:02:32
    单因素方差分析及其结果呈现——R语言 一、数据录入 表1 不同药剂处理的种子发芽率(%) 重复 A B C 1 85 80 55 2 80 70 65 3 91 75 49 4 82 65 52 5 ...
  • 可以帮助快速找到文件中的Factor,帮助大家快速实现文本挖掘

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,692
精华内容 3,476
关键字:

r语言相关性分析代码