correlation

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私は相関関係をプロットすると、列名が表示されず、代わりに数値が表示されます。なぜこのようなことが起こり、同じように修正するのですか？以下はコード espAlltmNum <- espAlltm[, sapply(espAlltm, is.numeric)] #above dataset is created as correlation needs only numeric columns

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フォワード・ピリオドの相関R

これが質問になるかどうかはわかりませんが、コーディングをより効率的にするためには助けが必要です。私はこれがより効率的に行うことができると思う、私はちょうど実際に書くのは駄目だし、答えを見ることが私の改善に役立つだろう。例：私はtimeseriesデータを持っており、X値（複数のX）の期間変更を転送するための指標Y相関を計算したいと考えています。（最後は終了です）。私のソリューション：私は非常

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Rでは、各サブテストの相関行列を見つける

私は3つの異なるスケール（各10個）を構成する30個の変数を持つデータセットを持っています。 C1 C2 A1 A2 N1 N2 C1 1 .36 0 0 0 0 C2 .36 1 0 0 0 0 A1 0 0 1 .50 0 0 A2 0 0 .50 1 0 0 N1 0 0 0 0 1 .41 N2 0 0 0 0 .41 1 私の目標：小規模な例を考えると、私はこれまで、この

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Pythonの連続変数とカテゴリ変数の間の相関をチェックする方法は？

私は、カテゴリ変数（バイナリ）と連続変数を含むデータセットを持っています。私は連続変数を予測するための線形回帰モデルを適用しようとしています。誰かが私に、カテゴリ変数と連続目標変数の間の相関関係をチェックする方法を教えてもらえますか？現在のコード： import pandas as pd df_hosp = pd.read_csv('C:\Users\LAPPY-2\Desktop\Lengt

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増分変化

サンプルデータ A B C D E 1 2016 94.49433733 2 81.28 5 2016 95.38104534 4 139.6944 7 2016 95.43885385 1 69.11 8 2016 94.91936704 1 7.23 9 2016 95.21859776 3 152.31 10 2016 95.15797535 1 86.32 11 201

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類似の列のヒートマップをカテゴリ値に基づいて作成する

この簡単な例では、同じクラスを共有する学生の数を確認しようとしています。これは私が思いついたものですが、私はどのようにループなしでこれを行うのか、潜在的にどの学生（またはP1、P2、P3、P4の位置）がクラスを共有するかを示す方法を知りたいと思います。これらが数字であれば、それは単に相関行列を使って行われると思いますが、カテゴリ別の性質を考えると、これ以外の方法についてはわかりません。 DF <-

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パターンマッチングのためにSklearn KNNとスピアマン相関を使用する

私はScikit-learnで最も近い隣人を見つけるためにユーザー定義メトリックでラップされたスピアマン相関を使用しようとしています。何らかの理由で、トレーニングデータの列数が5、k = 5の場合にのみ機能します。他の組み合わせ（例えば、列数= 8、k = 6）では、次のエラーが発生します。（列車とテストセットは4列、k = 4）。私がピアソンを相関関係に使うと、それは完璧に機能します。なぜこれ

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コレスキーランダム指数相関行列の分解R

次のコードを使用して指数相関行列のセットを作成しました。 x=runif(n) R=matrix(0,n,n) for (j in 1:n) { for(k in 1:n) { R[j,k]=exp(-(x[j]-x[k])^2); } } そして、私はコレスキー分解をしたいです。しかし、これらの多くは否定的です。どうすればこの問題を解決できます

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2つのバイナリ変数の関連付けのための可視化

2つのバイナリ変数の関連付けを表示するためにRで使用するのに適したビジュアリゼーションは何ですか？私は、phi係数が使用するのに最適な統計値であることを理解していますが、それをどのようにグラフィカルに表示できますか？私が散布図を使用する場合、可能な値が4つしかないので、非常に凝縮されることを考慮してください。

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時系列オブジェクトにrollapplyを使用すると、標準偏差がゼロの警告メッセージになります

xtsオブジェクトに12個の変数が時間の経過と共に15分間隔であります。 > summary(wideRawXTSscaled) Index DO0182U09A3 DO0182U09B3 DO0182U09C3 DO0182U21A1 DO0182U21A2 Min. :2017-01-20 16:30:00 Min. :-1.09338 Min. :-1.066