correlation

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修正と変更変数との相関をサブグループで分けたデータフレームが必要です。データセットmtcarsを例に挙げて、私が考えた最も近い解決策を以下に示します（相関関係は意味をなす必要はありません）。 library(datasets) data(mtcars) df <- load(mtcars) as.factor(mtcars$am) as.factor(mtcars$gear) as.

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相関行列を対称的にソートするにはどうすればいいですか？

相関行列を扱っていて、平均相関が最も高い列が中間にあり、2番目が1つ上のインデックスで、3番目が中間より1つ下のインデックスになるように行と列を並べ替える必要があります。等々。例でが、これは（Pythonの索引付けを使用して）元の行列 [[ 1. , -0.85240671, 0.93335528, 0.75431679, 0.81586527], [-0.85240671, 1. , -

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SAS Proc Corr with Weighting with Python

重み付け相関行列を作成するために、weightingと一緒に「proc corr」プロシージャを使用するSASスクリプトがあります。私は今、この関数をPythonで再現しようとしていますが、出力行列に重み付けを含める良い方法が見つかりませんでした。解決策を探しているうちに、ウェイト配列を使用して2つの列/変数（exampleshere）の重み付け相関係数を計算するスクリプトと関数がいくつか見つか

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パフォーマンス離散値に分類または回帰モデルを使用する必要がありますか？

私は手術機械の性能を分析しています。制御パラメータには、燃料流量、温度、振動、湿度などの多くが含まれます。評価パフォーマンスの結果には、成功または失敗という2つの値があります。私は、制御パラメータと性能結果との間に相関（または相関）があるかどうかを判断したいと考えています。この問題に分類または回帰を使用する必要がありますか？どのモデルを使うべきですか？ありがとうございます。

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スパークとデータフレームとの相関関係を使用するには？

スパーク2.2.0 addsデータフレームの相関サポート。詳細についてはpull requestをご覧ください。 MLlib DATAFRAMEベースのAPIで新しいアルゴリズム： SPARK-19636：データフレームベースのAPIでの相関（スカラ/のJava/Pythonの）しかし、それこの変更をどのように使用するか、または以前のバージョンと比較して何が変更されたかは完全には不明です。

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多くの変数間の相互作用行列の実行

私は、70個の列変数を持つデータセットを持っていて、それぞれが0-1ダミー変数と3500個の観測値を持っています。私は、ある変数の「成功」を伴う観測が他の変数とどのくらいの頻度で一致しているかを見たいと考えています。言い換えれば、obs 1は変数1に成功のダミーを持ちます。変数2にはどのくらいの頻度で成功しますか？私は、2つの列だけが関わっているときに相互作用を示すマトリックス表を作成する方法

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Rの多くの相関関係を比較する

私は、時間の経過とともに数多くの集団（種、場所などが異なる）の相関があります。どのように統計的にこれらの相関関係を（それぞれのグループについて）分析することができますか？私は、600 +相関のそれぞれについてp値、CI、相関係数を持っていますが、これらをグループ（種、場所など）内でどのように比較できますか？母集団番号（年）と年、種族と場所（ダミー変数に変えられる）との相関関係を、家族内での相関

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Rのcor（）関数から1と-1しか得られないのはなぜですか？

私はcor（）関数でPearson相関を実行しようとしていますが、出力では係数1ではなく係数-1だけが出力されます。ですから、私がcorrplot（）を使って行列をプロットすると、それらの1と-1の値だけが表示されます。これをどうやって解決するのですか？私のデータセットはhere見つけることができ、ダウン下の私のスクリプトを参照してください。 ##Must load the libraries

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r関数cor.test（）：ピアソン相関のp値はどのようにして計算されますか？

これはおそらく非常に簡単な質問です。私はここでR.

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rの二項変数間の相関行列を計算するには？

私は10進変数のデータフレームを持っているが、このように見えた： V1 V2 V3... 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 私はその後、私は因子分析を行うことができ、相関行列を取得する必要があります。 psych::corr.testは、相関行列の計算を計算できますが、バイナリデータには使用されないperson,spearman、kendallのメソッドしかありません。