correlation

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使用Python比較/從矩陣中提取數據（2.6.1）

我有兩個包含從R導出的相關矩陣的.csv文件。一個文件包含P值，一個包含r值。行和列標題完全匹配這兩個文件。我試圖提取r值和相應的行和列標題對只有當P值< 0.05。下面是樣品在什麼r值的輸入文件看起來像數據（I有1700+相關項，而不是僅示出兩個）： Species1 Species2 Species1 1 0.9 Species2 0.9 1 的P

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EJB3關聯ID

現在我的同事們開始使用日誌子系統，他們希望綁定單獨的操作，這是從一些業務方法啓動的。例如，如果來自bean A的方法調用bean B中的某個方法，然後調用bean C，那麼知道bean B中的業務方法並且bean C會爲bean A中的方法執行一些工作人員將會非常棒。特別是，知道B和C的方法完成了豆A的具體調用的一些工作單元。所以，問題是如何將這些工作單元合併成一個總的東西？顯然，使用方法參數進

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加權皮爾森的相關性？

我有一個名爲y的2396x34 double matrix，其中每行（2396）表示由34個連續時間段組成的獨立情況。我也有一個numeric[34]名爲x，代表了34個連續時間段的單一情況。目前，我計算每一行之間的相關性在y和x這樣的： crs[,2] <- cor(t(y),x) 我現在需要的是一個加權相關更換cor功能在上面的語句。權重矢量xy.wt的長度爲34個元素，因此可以爲34個連

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循環遍歷結構並找到關聯

下面的示例類似於我正在處理的類似問題，但下面的代碼僅僅是一個示例，它的結構與我的實際數據集的格式相同。 clear all England = struct('AirT',rand(320,1),'SolRad',rand(320,1),'Rain',rand(320,1)); Wales = struct('AirT',rand(320,1),'SolRad',rand(320,1),'R

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在R中，如何找到最佳變量以最大化或最小化兩個數據集之間的相關性

我可以在Excel中輕鬆完成此操作，但我的數據集變得太大。在Excel中，我會使用求解器。 Column A,B = random numbers Column C = random number (which I want to maximize the correlation to) Column D = A*x+B*y where x,y are coefficients resulte

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在R中，如何找到最佳變量以最大化或最小化幾個數據集之間的相關性

我可以在Excel中輕鬆完成此操作，但是我的數據集變得太大。在Excel中，我會使用求解器。 Column A,B,C,D = random numbers Column E = random number (which I want to maximize the correlation to) Column F = A*x+B*y+C*z+D*j where x,y,z,j are coe

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用於在R中進行基於矢量的聚類的函數和數據格式

我需要對數據行向量的相關性運行聚類，即不使用單個變量作爲聚類預測變量，我打算使用向量之間的相關性數據行之間的變量。在R中是否有一個基於矢量的聚類的函數。如果不是，我需要手動完成，那麼在cmeans或kmeans等函數中輸入什麼樣的正確數據格式？假設我有m個變量和n個數據行，m個變量構成每個數據行的一個向量。所以我有一個n×n矩陣的相關或餘弦。該矩陣可以直接插入羣集函數中，還是需要進行某些處理？

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中的R

列之間我有三列，其看起來像這樣的數據幀：設備，帶寬，延遲的裝置可以是PC或路由器。對於他們中的每一個人，我每2分鐘收集一次測量值，每個設備每小時的數量爲30行。我的目標是將每臺PC的帶寬的30個指標與路由器的那些（帶寬或延遲）關聯起來，並通過相關性評分對設備列表進行排序，以確定最可能的違規者。我是R新手，但懷疑這應該相對容易。我感謝您的幫助。

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與GGPLOT2計算相關係數R中

可能重複： ggplot2: Adding Regression Line Equation and R2 on graph 我用下面的程序來繪製與迴歸線的散點圖。但我也想計算相關係數。我怎樣才能得到它與ggplot2？我怎樣才能在散點圖上添加回歸直線方程和相關係數（R）？ library(ggplot2) d <- data.frame(x=c (1.0325477, 0.6746901, 1

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「關聯和意義，如果30雙以上的」使用R和ddply解決我的問題

部分我發現這裏：How to calculate correlation In R set.seed(123) X <- data.frame(ID = rep(1:2, each=5), a = sample(1:10), b = sample(1:10)) ddply(X, .(ID), summarize, cor_a_b = cor(a,b)) 除了cor（其計算Pearsons