correlation 相关问题

有关可变数量相互依赖的问题。

有用于查找特定相关范围的R函数吗？

有人知道是否有一个功能可以向我展示图中的特定相关性范围？我使用以下功能来制作巨大的相关图。 Paasall<- read.csv("4...

r plot correlation r-corrplot

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R相关性：我与COR（）函数的相关结果不一致

cor()

r correlation pearson-correlation

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round(cor(correlation_matrix_data, use = "complete.obs"),2)

r correlation

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如何在r？

元素（

r matrix visualization correlation

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I正在r上为R的r努力生成等级-1异质随机图的图能量，其中相同节点的边缘共享相关的相关性为0.5，并且具有不同节点的边缘是相互排斥的。 en1 ...

library(MASS) #library(EnvStats) #library(energy) library(mvtnorm) n <- 3 Pn <- 0.1 kappa <- 1 r <- 0.5 M <- 20 EN1 <- numeric(M) for (rep in 1:M) { A <- matrix(0, n, n) for (i in 1:(n - 1)) { for (j in (i + 1):n) for (k in (j + 1):n) for (l in (k + 1):n) A[i, j] <- rbinom(1, 1, Pn*exp(-kappa*i/n)*exp(-kappa*j/n)) A[k, l] <- rbinom(1, 1, Pn*exp(-kappa*k/n)*exp(-kappa*l/n)) } A <- A + t(A) A } for (rep in 1:M) { cov_matrix <- matrix(r, nrow=n, ncol=n) diag(cov_matrix) <- 0 for (i in 1:(n - 1)) { for (j in (i + 1):n) for (k in (j + 1):n) for (l in (k + 1):n) B <- mvtnorm::rmvnorm(n, sigma=cov_matrix) B[i, j] <- rbinom(1, 1, Pn*exp(-kappa*i/n)*exp(-kappa*j/n)) B[k, l] <- rbinom(1, 1, Pn*exp(-kappa*k/n)*exp(-kappa*l/n)) } B <- B + t(B) B } C <- A + B C <- C + t(C) C ei1 <- eigen(C, symmetric=TRUE, only.values=TRUE) ei1$values EN1[rep] <- sum(abs(ei1$values)) EN1 mean(EN1) # report mean sd(EN1) # report standard deviation

r graph correlation energy

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如何基于条件变量替换矩阵中的值我有此数据：数据（mtcars） CORTERELATION_MATRIX

data(mtcars) correlation_matrix <- cor(mtcars) matcor <- cor(correlation_matrix, method = "spearman") #Faz a correlations print(matcor, digits = 2) #Exibe as correlations library(corrplot) testRes = cor.mtest(correlation_matrix, method = "spearman") ## GRAFICO CORRELATION ## col <- colorRampPalette(c("#FFFFFF","#FFFFFF","#FFFFFF" ,"#FFFFFF", "#F4A460", "#CD6839")) #Atribui cores ao grafico corrplot(matcor, p.mat = testRes$p, method="color", sig.level = c(0.001, 0.01, 0.05), pch.cex = 0.9, insig = 'label_sig', pch.col = 'white',col=col(100), diag=FALSE, tl.col = "black") <- cor(mtcars) matcor <- cor(correlation_matrix, method = "spearman") #Faz a correlations print(matcor, digits = 2) #Exibe as

r matrix correlation r-corrplot

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我有一个名为

repo_name file_name \ 0 DeepCoMP deepcomp/util/simulation.py 1 DeepCoMP deepcomp/util/constants.py 2 DeepCoMP deepcomp/util/env_setup.py 3 DeepCoMP deepcomp/util/cli.py 4 cm3 alg/networks.py 7154 flow flow/envs/multiagent/ring/accel.py 7155 flow flow/envs/multiagent/ring/wave_attenuation.py 7156 flow flow/envs/ring/accel.py 7157 flow flow/envs/ring/lane_change_accel.py 7158 flow flow/envs/ring/wave_attenuation.py hyperparam_name 0 {'agent_str': 'multi-sep-nns', 'row': 2, 'trai... 1 {'LOG_ROUND_DIGITS': 3, 'EPSILON': 1e-16, 'FAI... 2 {'id': 1, 'log_metrics': True} 3 {'agent': 'central', 'alg': 'ppo', 'workers': ... 4 {'embed_dim': 128} 7154 {'max_accel': 1, 'max_decel': 1, 'target_veloc... 7155 {'max_accel': 1, 'max_decel': 1, 'max_speed': ... 7156 {'max_accel': 3, 'max_decel': 3, 'target_veloc... 7157 {'max_accel': 3, 'max_decel': 3, 'lane_change_... 7158 {'max_accel': 1, 'max_decel': 1, 'v0': 30, 's0...

python pandas correlation hyperparameters

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如何在循环中的值列表中使用列名？

r function for-loop correlation tidymodels

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Psych 库：因子分析与混合数据不收敛

我想用混合数据（即连续数据、分类数据和二进制数据）计算因子分析，但我有很多警告，并且它不会收敛，导致 Nans（目标数 NaN，标准 NaN...

r correlation psych mixed factor-analysis

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你能帮我解决这个错误吗？ AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'keys'

中 all_features = X_train.keys() AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'keys' 这是我的代码： cor_list = [] #计算每个特征与y的相关性对于我来说

python pandas correlation feature-extraction feature-selection

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ggplot2：在维恩图中可视化多个指标的成功率

我有 4 列，指定每次试验中是否满足特定指标。我的数据 <- data.frame(trial = c(1,2,3,4,5,6,7,...), # eg. up to 27 000 metricA = c('

python r ggplot2 correlation venn-diagram

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如何在相关图上划分或切割范围

导入 matplotlib.pyplot 作为 plt a = [83, 83, 83.5, 83.8, 83.9, 83.7, 84.3, 84.6, 85.2, 85.7, 85.7, 85.7, 86.3, 86.8, 87.4, 87.4, 87.4, 87.4, 87.6, 88.2, 88.8, 89.4, 89.7, 89.9, 90.5, 91.1, 92, 92....

python matplotlib correlation

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获取FactoMineR包中定量和定性变量的相关表[已关闭]

使用 FactoMineR 包，我对生物数据集进行了 PCA，其中每列是一个基因 (n = 15)，行是不同的样本。有许多分类变量列（

r correlation pca categorical-data

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在Python中将不同长度的信号绘制为彼此的函数

我在同一硬件上使用2个不同的设备记录了一些数据，并且记录间隔不一样。现在我有 2 个不同长度的数组（13518 和 68462 个样本长），但是 start 和

python arrays data-analysis reshape correlation

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横截面相关性的时间序列平均值

我有一个如下所示的面板数据集：头（面板数据）日期符号 close rv rv_plus rv_minus rskew rkurt Mkt.RF SMB HML 1 1999-11-19 25.4 19.3 6.76 1...