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获取成对相关的p值(dplyr)
、、、、
我使用下面的代码来获取我的因变量和问卷回答之间的相关性(针对不同条件的不同级别)。condition, valence) %>% ungroup() 它给了我相关性和它们的方向然而，我想知道这些相关性是否显着。有没有一种方法可以简单地将一行添加到我已经必须获取p值</e
浏览 14提问于2020-04-09得票数 1
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我有以下格式的字符向量char2 <- c”, “happens”, “is”, “Hello”, “has”, “San”, “Diego”)
然而，我有大约500个这样的东西如何计算列表中所有向量的成对Jaccard索引(相似性度量)，并将其作为数据帧输出(NA用于比较相同<
浏览 2提问于2018-01-27得票数 4
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我想要计算"mpg"与mtcar数据集中每个cyl感兴趣的所有其他数值变量之间的成对相关性。我想采用整洁的数据原则。library(tidyr)library(corrr) unnest(s
浏览 2提问于2020-04-13得票数 1
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我想找出数据中一个特定列和所有其他列之间的相关性、p值和95% CI。“broom”包提供了一个示例，说明如何使用带有dplyr和管道的cor.test在两列之间执行此操作。对于mtcar，例如mpg列，我们可以运行与另一列的关联：library(broom)
mtcars %>% do(tidy(cor.test(.$mpg, .我希望对每一列运行mpg的cor.test，并将输出发送到一个单独
浏览 1提问于2016-06-18得票数 3
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，XN和Xi~B(1, pi)，每个Xi都知道pi，还有Y=X1+...XN，现在我需要得到Y的分布。1.但是现在Xi和Xj是依赖的，所以我还需要考虑相关性，假设corr(Xi, Xj)=0.2在i!=j时，我如何将相关性插入到模拟中？或者通过其他方式获得Y的分布？
感谢你的帮助和建议。
浏览 6提问于2014-01-17得票数 0
我有一个带有三个箱图的图，我需要使用ggplot2或ggpubr显示成对箱图之间的Spearman相关性。library(ggpubr)df <- ToothGrowth
p <- ggboxplot(df, x = "dose", y = "len",add = &quo
浏览 12提问于2018-08-13得票数 3
我希望使用、dplyr和/或broom包、、和同时测试多个变量的从相关矩阵中获得p值。我知道其他方法，但对于我来说，dplyr似乎更容易，也更直观。此外，dplyr还需要将每个变量关联起来才能获得特定的p值，这使得处理变得更容易和更快。
我检查了其他链接，但它们不适用于这个问题(、、)，当我使用此代码时，相关系数将被报告。然而，P-值不是。agreg_b
浏览 0提问于2018-05-22得票数 3
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我知道如何使用pearsonr在scipy.stats中获得成对相关性和重要值。p值.0085表示的关于.9915的关联.对应于这一对列的C条目将设置为成对相关性，条件是p-值小于或等于我的阈值，.01.说。C = C_frame.to_numpy()
有没有一种没有循环的</
浏览 1提问于2019-12-19得票数 2
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我有二维numpy数组 [[1 3 4 2] [-1 6 8 -2] [2 4 6列4被删除，因为它与列1高度相关 我可以得到相关矩阵 np.corrcoef(numpy_array) 问题是如何删除相关性高的列？ 我已经搜索了解决方案，但只得到了使用Pandas数据帧的解决方案。我想要只使用numpy的解决方案
浏览 8提问于2019-09-06得票数 1
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我有，很多成对比较的；很难在报表中可视化或添加所有的p值。我想知道R中是否有一个函数可以很好地表示成对比较/所有p值.。
但是不是在小平方中有相关的值，而是有p值？。"),means = FALSE, flip = TRUE,reverse = TRUE) # p-values presented compactly
浏览 1提问于2021-09-07得票数 1
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我有一个表，其中列出了与不同组相关的观察结果。组内没有重复的观测值，但在整个数据集中组之间有许多重复的观测值。我想要两组之间有多少重复观察的成对矩阵。Bat 3 Night
Bat 3 Night
Deer 2 Night (在A组和B组) 我最接近的是这段代码，它没有创建成对矩阵，而是列出了共享的观察值如果有人能给我如何在d
浏览 11提问于2020-04-29得票数 1
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这是一个后续的。当我运行下面给出的代码时，我得到了一个有两个R2和p-值但p-值= 0的图。这可能是因为p值很小.我试着增加不。我宁愿提到确切的p值，或者使用星星，例如，if (p<0.002) star='**' else if (p>=0.002&p<0.05) star=&#x
浏览 2提问于2016-09-05得票数 3
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我有个阴谋使用下面的代码library(ggplot2) dplyr::filter(cut%in%c("Fair","Ideal")) %>%
dplyr::filter(clarity%in%c("I1" , "SI2" , "SI1" , "VS2" , "VS
浏览 3提问于2016-05-31得票数 14
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我正在尝试对熊猫dataframe中所有成对的行组合运行一个函数(相关性)：for l in itertools.combinations(dat.index.tolist(),2):当然，这是相当慢的，我想知道如何通过使用类似于apply()或其他的东西来完成等效的操作。注意:我知道我可以
浏览 2提问于2016-01-20得票数 8
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我正试图用ggplot2和scale_colour_gradient绘制一个Pearson成对相关图。以下是我的示例数据：library(ggplot2)df <- data.frame(sample1=pairs.mat[,1],sample2=pairs.mat[,2]) %>% dplyr::mutate(association=runif(10,0.85,1))
浏览 0提问于2018-07-18得票数 0
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我有一个很大的数据框，每行都有足够的数据来使用这个数据框的特定列来计算相关性，并添加一个包含计算出的相关性的新列。下面是我想要做的事情的摘要(这个使用dplyr)：mutate(pearsoncor = cor(x = X001_F5_000_A:X030_F5_480_C, y= X031_H5_000_A:X060_H5_480_C))
显然它不是这样工作的</e
浏览 38提问于2017-12-31得票数 0
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它有13个特征，我使用的是多元线性回归模型。当我检查特征和目标值的相关性时，它显示了df.corr()方法和Summary()函数奇怪的结果。 对于较少的特征，p相关系数较低。但是，如果我在回归后使用summary()函数，这些特征具有不同的p值。相关系数最低的特征不具有最高的p值。或者由这两个不同函数获得的<
浏览 57提问于2019-02-13得票数 0
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我有两个问题，关于在具有二进制相关值(0和1)的数据上逐点和成对学习排序算法之间的差异。假设成对算法的损失函数计算具有标签0的条目在具有标签1的条目之前被排序的次数，并且对于逐点算法计算估计的相关性值和实际相关性值之间的总体差异。所以我的问题是: 1)理论上，这两组算法的性能
浏览 12提问于2018-08-22得票数 0
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我有一个data.frame of regression coefficients和关联的p-values：set.seed(1) dplyr::mutate(p.value = pnorm(effect/effect.error)) %>%
dplyr::arrange(X轴是effect大小，Y轴是‘对比度
浏览 9提问于2022-04-15得票数 1
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我使用pairs函数的一个修改版本来生成一个散点图矩阵：{ p = r.obj$p.value txt
我想要做的是把偏相关<
浏览 1提问于2016-02-24得票数 0
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