在R中正確使用「cor」函數

我有興趣知道什麼是合適的x（向量矩陣或數據幀）輸入。我目前在兩種不同的矩陣中使用函數。但是，我不確定R如何按照我的意圖解釋我的數據。我將通過實例來解釋矩陣的類型。在R中正確使用「cor」函數

1型

  Gene1 Gene2 Gene3 
    sample1 
    sample2

2型

  Sample1 Sample2 Sample3 
gene 1 
gene 2 
gene 3

要麼是這些格式有效的x參數的？我輸入兩種類型的矩陣並得到一些結果，但不知道這是否正確使用函數，這些只是隨機數。感謝您的時間。我很抱歉，這不是更有趣。

來源

2012-06-24 order

當X是矩陣時，cor(X)將產生一個平方相關矩陣，其行數和列數等於原始矩陣中的列數。換句話說，cor會在矩陣的列之間產生相關性。這裏有一個簡單的例子：

> x <- rnorm(5) 
> y <- rnorm(5) 
> cbind(x,y) 
      x  y 
[1,] 1.67287 1.70663 
[2,] -1.23120 0.56948 
[3,] 0.67538 -0.20596 
[4,] -1.21077 0.11648 
[5,] 0.60409 1.15405 

> cor(cbind(x,y)) 
     x  y 
x 1.00000 0.56329 
y 0.56329 1.00000

這是否回答你的問題？

來源

2012-06-24 03:40:49

我想你知道我想知道的。是否有必要將這些列作爲變量並對行進行採樣以產生正確的數據。如果你使用rbind（）而不是cbind（），或者這會導致輸出爲垃圾，基本上它會是有意義的嗎？ – order

將數據放在一起的方式並不重要 - 由於文檔和Jason的示例，它應該很清楚，它將構建數據列之間相關性的相關矩陣。 – Dason

@Dason我讀了文檔，沒有收集到比較是按列進行的;我現在可以看到，這在文檔中有明確說明。我相信你在某些時候沒有吸收一份文件。 – order

在R中正確使用「cor」函數

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