correlation

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非常にインタラクティブなコミュニティです。だから、私は相関関係を研究し、伝送のために最適化されたコードを見つけようとしている。これに関して、Welchは、シーケンスの数およびこれらの通信シーケンスの長さに基づいて、相関の境界を定める。この証拠は、1974年の彼の出版では曖昧に与えられている。誰も簡単な数学で簡単なチュートリアルに私を参照することはできますか？迅速な対応に感謝します。 Sal

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どのように相互に関連する変数を持つデータフレームをシミュレートできますか？

私はR-初心者です、私はすべての製品に考案確率与えたにデータフレーム、作成： set.seed(10) data <- data.frame(orderId=sample(c(1:10000), 100000, replace=TRUE), product=sample(c('P1','P2','P3','P4','P5','P6','P7','P8','P9','P10',

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Pythonではどのように2つ以上の変数を複数の列間の相関関係ですか？

私はそうのようなパンダのデータフレームを持っている：私はCAT1と列CAT3、NUM1とNUM2 間またはCAT1及びNUM1とNUM2 間またはCAT2とCAT1との間の相関関係を調べたい id cat1 cat2 cat3 num1 num2 1 0 WN 29 2003 98 2 1 TX 12 755 76 3 0 WY 11 845 32 4 1

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ピアソンおよびスピアマン相関とMATLABに対応する95％および99％の信頼水準

Iは、2つのデータ系列がある場合： a = [1 4 6 3 4 6 7 8]; b [34 56 34 56 79 23 48 28];が、私は、それぞれスピアマンとピアソン相関係数を見つけることができる方法：ピアソン相関のため RHO= corr(a',b','Type','Spearman'); 、私が使用することができます。 r=corr2(a,b)又は [R] = corr(a',b',

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2つの行列間のMIC相関R

MINERVAパッケージは、最大情報係数（MIC）を実行する関数を提供します。パッケージの記述では、関数mine（x、y）は、同じサイズの2つの行列AとBでのみ動作すると規定されています。ここで、異なるサイズの2つのAとBの行列の相関から得られるMIC係数値を得たいと思います.Aはn×m、Bはn×zで、nは観測数です（行）。すなわちは、私の目的は、MIC相関係数値（及び、可能な場合、関連するP

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Python並列相関が単一プロセス相関より遅い

をmultiprocessingモジュールをPythonで並列化したいと考えました。私は1つの列を取って、他のプロセスの残りの列で1つのプロセスと2つ目の列のすべての列を休止して相関値を計算しています。私はすべてのプロセスからの結果の行を積み重ねることによって、相関行列の上位の列を埋めるためにこのやり方で続けています。私は形状(678461, 210)のサンプルデータをとり、df.corr()と

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plot R2をcorrplot（）を使用して

私は本当にRに新しいです、そして、ちょうど私の最初の問題に遭遇しました。重要度レベルを追加した相関行列を生成しました。しかし、私はRの代わりにR²値が必要であることに気付いた。 Rの代わりにR2をプロットする可能性はありますか？これは私が使用したコードです。 res <- cor(data, use = "complete.obs", method = "pearson") round(re

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数値とカテゴリ間の視覚的な相関

数字とカテゴリ変数による視覚的相関マップを作成することは可能ですか？この値が例えば：これは何とか助け、私はしているよ table(val1,val2) table(val1,val3) etc... ： val1 <- rep(c(1:2),5) val2 <- rep(c('a','b'),5) val3 <- paste(val1,val2) val4 <- c(1:10)^2

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RでPearsonまたはSpearmanの相関を計算する方法は？

私は、データフレームを持っている： name sample1.bed sample2.bed sample3.bed sample1.bed 1 0.0378736 0.044313 sample2.bed 0.0378736 1 0.270536 sample3.bed 0.044313 0.270536 1 私はピアソンまたはスピアマンの相関を計算し、データ

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Corrplot後の行/列の順序をRから抽出する

私はcorrplotを使用しており、私が従っている順序はFirst Principal Componentです。例えば library(corrplot) M<-cor(mtcars) corrplot(M, method="color", order="FPC") は、どのように私は上記の使用された順に列（または行）を抽出することができますか？は、変数のプロット事前に