R中三个变量的相关系数
相关系数（correlation coefficient）是用来度量两个变量之间相关程度的统计量。在统计学中，最常用的相关系数是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），它衡量的是两个变量之间的线性关系。
皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。计算公式如下：
其中，x和y分别表示两个变量，n表示样本数量，和分别表示x和y的样本均值。
相关系数的应用场景很广泛，可以用于分析两个变量之间的关系、预测一个变量的值、筛选变量等。
在腾讯云中，可以使用腾讯云数据智能（TencentDB for Intelligence）产品进行相关系数的计算和分析。该产品支持高性能分布式数据分析引擎，能够处理大规模数据集的计算需求。通过使用该产品，可以方便地计算和分析相关系数，并得出相应的结论。
更多关于腾讯云数据智能产品的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云官方文档：腾讯云数据智能产品介绍
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1回答
这可能是一个简单的问题，但我仍然是一个初学者。
我需要计算数据框中三列的每两个数值变量之间的相关系数，并绘制它们。
我想在列2和3之间，列2和4之间，最后在列3和4之间。
在此之前非常感谢。
浏览 0提问于2017-03-25得票数 1
1回答
在多元回归的背景下，我想知道是否有一种将$$VIF_i =1/(1-R^2)$$分解的方法，其中$R_i^2$是因变量=i回归得到的r平方，自变量都是其他因素。
我想将$VIF_i$或$R_i^2$分解成单独的因素，看看每个因素<#>对$VIF_i$或$R_i^2$的贡献有多大
有人建议使用偏相关系数的平方，该值与$R_i^2$呈线性相关。偏相关系数测量两个变量之间的相关性，保持其他变量的常数。这是一个可行的选择吗？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
2回答
如何解释相关系数
、、
我试图在R中找到因变量和自变量之间的相关系数。
data("mtcars")
my_data <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)]
res <- cor(my_data)
round(res, 2)
因此，我得到了一个相关矩阵，其中一些带有+ve或-ve。
例如:如果mpg和disp之间的相关系数是-0.85，我怎么知道哪个变量在减少，哪个变量在增加？
浏览 1提问于2018-01-04得票数 2
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1回答
我试着用Matlab计算二维正态律的相关系数。
mu = [1 2];
SIGMA = [9 4; 4 3];
X = mvnrnd(mu,SIGMA);
p = mvnpdf(X,mu,SIGMA);
变量p存储遵循二维法律的向量X的概率密度。我必须用概率函数p来计算相关系数，而函数R= corrcoef(X)不这样做。
浏览 2提问于2014-01-02得票数 1
我无法理解使用numpy.corrcoeff()找到两个向量smin & smax之间的相关系数时得到的MemoryError，如下所示：
import numpy as np
from numpy import random as rn
r=0.01
sigma=0.2
T=1
K=1
N=252
h=T/N
M = 50000
Z = rn.randn(M,N)
S=np.ones((M,N+1))
smax=np.ones((M,1))
smin=np.ones((M,1))
for i in range(0,N):
S[:,i+1]=S[:,i]*(np.exp((
浏览 21提问于2020-02-17得票数 1
2回答
理解决定系数
、、、、
我通过来理解决定系数，从文件中我了解到，决定系数只是R(相关系数)。
所以我从kaggle.com上拿出了房价数据，为了更好的理解，我开始试用它，这是我的代码。
取相关系数
test_data=pd.read_csv(r'\house_price\test.csv')
_d=test_data.loc[:,['MSSubClass','LotFrontage']]
_d.fillna(0,inplace=True)
_d.corr()
现在，取这样的决定系数
from sklearn.metrics import r2_score
r2
浏览 7提问于2020-05-28得票数 0
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2回答
找到最相关的变量对
、、、
假设我有一个由20个列(变量)组成的数据框架，它们都是数字的。我总是可以使用R中的cor函数得到矩阵形式的相关系数，或者实际地可视化相关矩阵(也用相关系数标记)。假设我只想根据相关系数值对这些对进行排序，如何在R中做到这一点？
浏览 4提问于2017-09-19得票数 5
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1回答
对于三个n维非零方差变量a、b和c，n> 2，如果r(ab)、r(bc)和r(ac)分别是a和b之间、b和c之间以及a和c之间的皮尔逊相关系数，则a、b和c之间的相关系数r(abc)定义为： r^2(abc) =( r^2(ab) + r^2(bc) + r^2(ac) )-(2 x r(ab) x r(bc) x r(ac) ) 我能够以手动的方式获得代码： a <- c(4, 6, 2, 7)
b <- c(8, 1, 3, 5)
c <- c(6, 3, 1, 9)
al <- data.frame(a, b, c)
al
ab_cor <-
浏览 27提问于2019-02-16得票数 1
1回答
我在R上对一个有5个自变量的模型运行了lm()函数。我想找出每个变量的相关系数。R的输出没有给出这一点。如何找到R上几个自变量的相关系数？
浏览 0提问于2017-09-23得票数 0
3回答
我在MATLAB中有两个信号，比如说
a = randn(1,1e6);
b = randn(1,1e6);
我发现两者之间的相互关系如下：
R=corrcoef(a,b);
r = R(2,1);
现在，每次我运行我的代码，相关系数是不同的。我甚至试图增加样本的数量(从1e6到更高的值)，但这是行不通的。还有别的方法来找出这些信号之间的相关系数吗？
浏览 4提问于2015-10-01得票数 4
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1回答
环境结果中的r2意味着什么？
据我所知，所提供的有关轴的值(PCA、NMDS等)是相关系数，pvalue是显着性的检验。但我不明白r2代表什么？
如果在回归方法中看到的是通常的R，那么envfit的拟合度在哪里？
浏览 2提问于2016-04-26得票数 3
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1回答
也许我犯了个错误。如果是这样的话，我很抱歉问这个问题。
我想用函数来计算pearsonr。
from scipy.stats.stats import pearsonr
X = [4, 4, 4, 4, 4, 4]
Y = [4, 5, 5, 4, 4, 4]
pearsonr(X, Y)
我在下面看到一个错误
RuntimeWarning:在double_scalars ###中遇到的无效值
我得到错误的原因是EX =4(X的例外值是4)
我看了scpy.stats.stats.py中珠光体函数的代码。珠光体函数的某些部分如下。
mx = x.mean() # which is 4
浏览 4提问于2011-10-04得票数 12
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用cor()函数很容易找到与R的相关性，但如何做相反的事情呢？如何创建两个相关系数= 0.25的数值型向量？
浏览 0提问于2020-10-27得票数 0
我知道有一种很好的方法可以用来计算相关矩阵和相关系数。然而，我已经得到了一个没有相关系数的相关矩阵。我不想重新计算任何协方差或相关矩阵。
获取相关系数的最有效方法是什么？
浏览 1提问于2014-07-15得票数 0
当我运行corrcoef来寻找两个数据数组之间的相关系数时，我会得到NaNs。它只对一批数据执行此操作。这是一个。
我运行这段代码
[R(1).R,R(1).P,R(1).RL,R(1).RU] = corrcoef([data.Series1], [data.Series2], 'rows', 'pairwise');
它给了我
NaN NaN
NaN 1
R，P，RL，RU。
我不认为数据中的NaNs是问题所在，因为我对'pairwise'函数使用了corrcoef参数，这告诉它忽略NaNs。
我把相同的数据复制到Microsof
浏览 4提问于2016-02-02得票数 1
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1回答
我正在研究一个由150个观测数据和1500个变量组成的光谱医学数据阵列，存储如下(所有这些数据都是浮动的)：
blood = ([[sample1_var1..., sample1_var1500],[sample2_var1..., sample2_var1500]..., [sample_150_var1..., sample150_var1500]])
我想获得每个变量与另一个变量之间的相关系数，该变量存储在150个观察数据中，如下所示：
ery = ([1.524, 1.987..., 1.369])
我需要得到var1和ery之间的“r”相关系数，然后是var2和ery。等等，有一
浏览 0提问于2017-09-01得票数 0
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1回答
我使用pairs函数的一个修改版本来生成一个散点图矩阵：
pairs.cor <- function (x,y,smooth=TRUE, digits=2, ...)
{
panel.cor <- function(x, y, ...)
{
usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
par(usr = c(0, 1, 0, 1))
r.obj = cor.test(x, y,use="pairwise",...)
r = as.numeric(r.obj$estimate
浏览 1提问于2016-02-24得票数 0
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1回答
是否有人知道如何在R中使用相关系数或平方相关系数作为度量(尽管其他语言可能提供线索)。这是一个功能类似于图像压缩器/解压缩器的CNN。谢谢!
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
2回答
我想分析R中的默认数据集(mtcar数据集)。我感兴趣的是根据下面的规则创建相关系数列。只计算前三个观测值(即行1，2，3)的mpg和wt之间的相关系数，然后离开第一行，再次计算mpg和wt之间的下三个观测值(即行2,3,4)之间的相关系数，然后离开前两行，再次计算mpg和wt之间的下三个观测值(即行3,4,5)之间的相关系数，依此类推，直到结束。例如
cor(mtcars$mpg[c(1,2,3)],mtcars$wt[c(1,2,3)])
cor(mtcars$mpg[c(2,3,4)],mtcars$wt[c(2,3,4)])
cor(mtcars$mpg[c(3,4,5)],mtcar
浏览 2提问于2018-03-31得票数 0
2回答
我有一个相关系数的数据框架，如下所示。在数据帧中，a*b和b*a具有相同的相关系数。如何删除这些副本？有人能帮忙吗？
**Var1, Var2, r**
ApoA1.ng.ml.1, Apo.B.ng.ml, 0.9998438
Apo.B.ng.ml, ApoA1.ng.ml.1, 0.9998438
SLM.T0., TBW.T0., 0.9992563
TBW.T0., SLM.T0., 0.9992563
Insulin.mercdiaConc..U.L, Insulin..pg.ml, 0.9313702
Insulin..pg.ml, Insulin.mercdiaConc..U.
浏览 0提问于2018-12-04得票数 0
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1回答
我有两个回归模型，一个相关系数为87，RMSE为0.045；另一个回归模型的相关系数为93，RMSE为0.055。他们中的哪一个是预测未来病例的更好的模型？或者，对于回归模型评估，相关系数或RMSE中的哪一个更好？谢谢。
浏览 4提问于2012-09-25得票数 0
我正在做电力输出的预测，我有不同的数据集，从200到4000的观测值不等。我计算了预测，但不知道如何计算R中的RMSE值和相关系数R(相关系数)，我尝试在excel上计算它，结果为0.0078。所以我基本上有两个问题。
如何计算R中RMSE和R值？什么是好的RMSE值？0.007是一个好的可观的价值吗？
浏览 2提问于2021-04-24得票数 0
有没有一种方法可以快速有效地比较3个或更多的相关系数？我知道用于比较两个相关系数的cocor软件包，但我正在寻找一种方法来一次运行所有的两两比较，而不是单独执行每个比较。
这类两两相关系数比较在以下期刊文章中作了说明：
列维，K.J.，1977。涉及与相关性、比例或方差相关的不相等样本大小的两两比较。Br.J.数学。状态。精神病人。30:137-139
我希望使用以下代码来比较相关系数，以便为每个成对比较生成p值：
p_Value = (2*(1-pnorm(abs(((0.5*log((1+r1)/(1-r1)))-(0.5*log((1+r2)/(1-r2))))/(((1/(n1-3))
浏览 2提问于2018-04-04得票数 0
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当在数据帧上调用时，cor()函数R返回一个矩阵，其中包含与数据帧的成对元素相关联的相关系数。但似乎没有任何选项来标记具有高于某个阈值的系数(如STATA的*)。
有什么间接的方法可以让R做到这一点吗？
例如,
M = matrix(rnorm(20*5, mean = 10, sd = 3), 20, 5)
symnum(cor(M), cutpoints = c(0.1, 0.5),
symbols = c( '', '*', '**'),
legend = TRUE,
corr = TRUE)
返回没有相关系数的
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
1回答
相关系数到底代表什么？
、、、
相关系数直观地说是什么意思？如果我有一系列X和一系列Y，如果我将这两个输入到Weka多层感知器中，将Y作为输出，X作为输入，我得到的相关系数为0.76。这直观地代表了什么，以及我如何向业务人员或非技术人员解释这一点？
浏览 2提问于2011-10-03得票数 8
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我找到了一个函数来计算相关系数，然后将它添加到一对图中(如下所示)。我的问题是，当我运行一个色调(一个范畴变量)的配对时，两组的相关系数显示在彼此之上。
这是我的图形代码(它显示了气候变化态度与峰值之间的相关系数，作为“海冰方向”相互作用的函数)：
`g = sns.PairGrid(df, vars = ['OverallClimateChangeAttitude', 'Peak'],
hue="IV_SeaIceChangeDirection")
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.
浏览 2提问于2017-04-06得票数 4
1回答
我有一个生存对象(S)，我正在使用survreg函数和R中的威布尔分布对其进行威布尔拟合。
S = Surv(data$ValueX, data$ValueY)
W = Survreg(S ~ 1, data=data, dist="weibull")
我如何提取威布尔拟合的R平方值，它本质上是一条线性直线？或者，是否有计算相关系数值Rho的函数？
基本上，我想计算拟合的优度。
浏览 6提问于2018-07-03得票数 0
1回答
据我所知，当涉及到理论时，我们使用Pearson相关来检验两个变量之间的相关性，这两个变量都是连续的或离散的。对于混合情况，用它计算相关系数并不容易。另一方面，我们有Pearson相关估计，其中我们可以计算混合情况，没有任何问题(基于样本)。在这种情况下，Pearson相关系数是否给出了欺骗性的结果？
浏览 0提问于2020-02-23得票数 1
在Matlab中，我在表单的表中有一个数据集：
SCHOOL SEX AGE ADDRESS STATUS JOB GUARDIAN HEALTH GRADE
UR F 12 U FT TEA MOTHER 1 11
GB M 22 R FT SER FATHER 5 15
GB M 12 R FT OTH FATHER 3 12
GB M 11 R PT
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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3回答
我想得到决定自相关系数和部分自相关系数重要性的界限，但我不知道如何去做。
我用这个函数pacf(data)得到了部分自相关图。我想让R打印出图中所示的值。
浏览 3提问于2015-05-02得票数 14
1回答
我有问题要用另一个变量在facet_wrap后的散点图上加上相关系数。下面是我使用mtcar数据集进行演示的示例。当我把它画出来时，两个图都有相同的相关数。似乎没有计算每个方面的相关系数。我想不出实现这一目标的方法。如果有人能帮忙的话.
library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digit
浏览 2提问于2017-09-15得票数 5
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1回答
我想将python中的两个二进制数据关联起来。例如，下面是两个数组。
arr1 = [0,1,0,1,1,1,1]
arr2 = [0,0,1,1,1,1,1]
我想知道这两个数据的相关系数。
我知道连续变量和连续变量使用pearson或Kendall的方法。
在二进制型和连续型的情况下，可以使用点双列相关系数方法。
以上方法都在python的研究中。
但是我不知道如何测量二元型和二元型之间的相关系数。
谢谢你让我知道。
浏览 4提问于2019-11-22得票数 0
我有3个xlsx文件命名为数据，矢量和标题。
vector包含5x1项，heading包含5x1项，包含5x1项
我从数据文件中提取了每一列，并找出了它与向量的相关性。
for i,j in data.iteritems():
col=j
coef, p = spearmanr(col, vector)
alpha = 0.05
if p < alpha:
print('\n\nSpearmans correlation coefficient: %.3f' % coef)
print(f' column {[i]} method are corr
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
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1回答
我正在处理一个优化问题，其中我必须优化模型参数，以最小化模型预测(y_pred) w.r.t中的错误。观测(y_obs)我的目标是最小化均方根误差(RMSE)和最大相关系数(CORR)。我提出了以下目标函数：
minimize(f) = minimize(lambda*RMSE/CORR)
where lambda is some negative large value (e.g., -1e6) if CORR < 0
else lambda = 1
我是正确地定义了目标函数，还是可以更好地定义目标函数？
浏览 6提问于2021-12-02得票数 0
1回答
如果我知道任意两个伽马随机变量Xi和Xj之间的相关系数为rho_ij，我想知道如何使用MATLAB生成X1...XN的N伽马分布随机数集。
例如，我的相关系数矩阵是
rho=[1.0 0.5 0.7;
0.5 1.0 0.4;
0.7 0.4 1.0]
然后，我需要X1、X2和X3。
浏览 8提问于2019-10-01得票数 1
我想用R来找出Pearson相关系数的临界值。
这在搜索引擎中是很难找到的，因为Pearson相关系数的标准变量本身就是r。反过来，我找到了大量的r临界值表(而不是如何使用统计软件包R来找到这一点)。
我正在寻找一个提供输出的函数，如下所示：
我很乐意找到与以下相关的关系：
cor(x,y)
然而，我也想找到临界值。
是否有一个函数可以用来输入n(或自由度)和alpha，以求临界值？
浏览 4提问于2015-03-26得票数 5
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m=c(1,2,5,4,6,8)
h=c(1,2,9,8,7,3)
cor(m,h)
#[1] 0.4093729
如果估计相关系数(R)，则还可以估计相关系数(R)的95%置信区间，例如，结果如下
R = 0.40 [0.33 0.56]
其中R的“最佳”估计是0.40，而真正的R在0.3和0.56之间的可能性是95%。(请注意，这些数字完全是虚构的。)
我正在寻找一个函数，它将分别提供R的下界和上界。像这样的东西：
R = 0.40
upper [0.33]
lower [0.56]
在MATLAB中与此类似的东西
[R,P,RLO,RUP]=corrcoef
浏览 4提问于2013-07-23得票数 2
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1回答
我用R对两种不同的预测模型做了一些评估。评价的基本思想是利用cor.()的函数对Pearson相关及其对应的p值进行比较。下图显示了相关系数及其p值的最终结果.
我们认为，相关系数较低且p值较低(小于0,05)的模型较好(或相关系数较高，但对应p值较高)。因此，在这种情况下，总的来说，我们会说model1比model2更好。但这里的问题是，有没有其他具体的统计方法来量化比较呢？
非常感谢！
浏览 4提问于2016-01-17得票数 0
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1回答
我正在使用mice包来创建多个补偿。我想创建一个相关矩阵(以及相关系数的p值矩阵。我使用miceadds::micombine.cor来做这件事。但这给出了一个数据帧，其中变量首先是to列，然后是包含r、p、t值等的多个列。 我正在寻找一种方法来将这个数据帧转换成一个“好的旧”矩阵，其中x和y之间的相关系数位于x，y位置，以及一个具有p值的矩阵。有谁有简单的方法来做到这一点吗？ 下面是一些要重现的代码： data <- mtcars
mt.mis <- prodNA(mtcars, noNA = 0.1)
imputed <-mice(iris.mis, m = 5
浏览 13提问于2021-02-02得票数 0
我正在做一个样本大小为30的项目。我有7个特性预测一个连续变量，我的目标是优化r-值。如果我将train_test_split()的随机种子更改100次，就会得到.6和.9之间的相关系数，并且偶尔会出现负r值。
我该怎么解释呢？对于如此小的数据集和对我的训练数据的随机洗牌，这种变化是否正常？还是发生了什么事？我该如何决定使用哪种种子？
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
2回答
在数据建模中使用负相关特征可以吗？假设我的特征A和B的相关系数为0.2，特征C和D的相关系数为-0.2，那么在模型中使用特征C和D是否更好，因为它们的负相关很低？此外，这是否对回归和分类问题有不同的影响？
浏览 0提问于2020-07-10得票数 3
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我正在尝试在R中的相关矩阵中仅绘制相关系数大于.6的关系。目前，我正在使用包'corr_test‘运行皮尔逊相关，然后使用'ggcorrplot’创建矩阵。如何修改我的代码，使其仅绘制强于+.6/-.6的相关系数？
下面是我当前的代码：
##New Pearson Correlation Script##
#Load in the stuff you dont have
install.packages("psych")
install.packages("ggcorrplot")
#Load it up
library("psych&#
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
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1回答
模型性能的皮尔逊相关系数
、、、、
谁能告诉我如何使用皮尔逊相关系数进行模型性能评估？我想预测pm2.5。最后一个变量是y_pred和y_actual。我找不到任何教程。 model.fit(x=X_train_scaled, y=y_train_scaled, batch_size=5, epochs=100, verbose=1, validation_data=(X_valid_scaled, y_valid_scaled), shuffle=True)
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
y_pred_rescaled = Target_scaler.inverse_transf
浏览 24提问于2020-09-23得票数 0
2回答
我已经得到了相关系数矩阵R和偏相关系数矩阵Rp，那么如何在R中绘制高斯图形模型？
如果推荐一些关于高斯图形模型的书籍介绍会更好，实际上，我不知道它是什么，但我需要做的第一件事就是把它画出来。非常感谢！
#the Correlation coefficient matrix
R=c(1,0.55,0.55,0.41,0.39,0.55,1,0.61,0.49,0.44,0.55,0.61,1,0.71,
0.66,0.41,0.49,0.71,1,0.61,0.39,0.44,0.66,0.61,1)
dim(R)=c(5,5)
#the Partial correlation coeffic
浏览 1提问于2012-04-19得票数 2
如果我有两个系列的数据：a = [1 4 6 3 4 6 7 8]; b [34 56 34 56 79 23 48 28];，那么我可以分别找到spearman和pearson相关系数为：RHO= corr(a',b','Type','Spearman');表示pearson相关，我可以使用：r=corr2(a,b)或
[R] = corr(a',b','Type','pearson')
皮尔逊和斯皮尔曼相关的置信度分别为95%和99%。我需要结果，就像给出的例子一样。让我们，
pearson c
浏览 3提问于2017-02-11得票数 1
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2回答
我想要计算R中数据集x的一个子集的列之间的相关系数我有40个模型的行，每个200个模拟，总共8000行我想计算每个模拟(40行)的列之间的相关系数
cor(x[c(3,5)])从全部8000行进行计算
我需要cor(x[c(3,5)])，但仅当X$nsimul=1等时才需要
你能在这方面帮我忙吗？
浏览 0提问于2011-07-20得票数 3
1回答
我用多元特征进行回归分析。特征数量为20-23。现在，我检查输出变量的每个特性相关性。一些特征的相关系数接近1或-1 (高度相关)。一些特征在0附近表现出相关系数。我的问题是:如果这个特性的相关系数接近于0，我是否必须删除它？或者我可以保留它，唯一的问题是这个特性不会对回归模型产生明显的影响，或者会对它产生微弱的影响。还是必须删除这种特征？
浏览 2提问于2015-12-05得票数 1
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1回答
我尝试了几种方法为R中的逻辑回归选择预测因子。我使用套索逻辑回归来消除不相关的特征，将它们的数量从60个减少到24个，然后在我的stepAIC逻辑回归中使用这24个变量，之后我进一步削减了1个变量，p值约为0.1。我还可以或应该使用哪些其他特征选择方法？我试图寻找方差相关系数分析，但我没有找到R的任何示例，我认为在这种情况下我不能使用相关热图，因为我的输出是分类的？我看到了一些推荐Lasso和StepAIC的实例，以及其他批评它们的实例，但我没有找到任何明确的全面替代方案，这让我感到困惑。
浏览 1提问于2021-03-11得票数 0
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