多くの変数間の相互作用行列の実行

Question

私は、70個の列変数を持つデータセットを持っていて、それぞれが0-1ダミー変数と3500個の観測値を持っています。私は、ある変数の「成功」を伴う観測が他の変数とどのくらいの頻度で一致しているかを見たいと考えています。言い換えれば、obs 1は変数1に成功のダミーを持ちます。変数2にはどのくらいの頻度で成功しますか？私は、2つの列だけが関わっ​​ているときに相互作用を示すマトリックス表を作成する方法を見つけましたが、多くの列を含むものは見つけられません。理想的には、これを70個の変数と70個の変数を持つインタラクションマトリックスに表示するのが好きです。ここで、データ・セットの概念がある：

Dat A B C D XX 1 1 1 1 XY 0 1 0 1 XZ 0 0 1 1

出力IMなり待っ：

Out A B C D 
A 0 1 1 1 
B  0 1 2 
C   0 2 
D    0 

（A、B）がペアリングされた回数（Bを表示、 C）はペアリングなどである。

私はtable（）コマンドとas.matrixを使用しようとしましたが、これらは2つの列として編成されたデータを必要とし、多くの列変数を参照するとデータを理解できません。私はかなり新しいRですので、私の質問がはっきりしないか、またはおそらくかなりシンプルな場合はお詫び申し上げます。

何か助けていただければ幸いです。ありがとう

Answer 1

ここでは、不定サイズの相関行列を作成する方法を説明します。 ...まず...

dat <- matrix(sample(0:1, size = 700, replace = TRUE), ncol = 70) 
dat <- data.frame(dat) 

が続いて相関を計算...

dat <- cor(dat) 

をデータセットの再現性の例を作成し、視覚的に相関をプロット

library(corrplot) 
corrplot(dat, method = "square") 

色の代わりに数値を使用して相関をプロットすることもできます。パブリケーションでそれらを使用する前に、これらのチャートをフィネスしたいと思う明らか

corrplot(dat, method = "number") 

。 corrplotは、チャートの外観のためのたくさんのオプションを提供します。

Answer 2

あなたは試すことができます：

res <- apply(combn(2:ncol(df), 2), 2, function(x, y) sum(rowSums(y[, x]) == 2), df) 
m <- diag(x=0, ncol(df)-1) 
m[upper.tri(m)] <- res 
m[lower.tri(m)] <- NA 
dimnames(m) <- list(colnames(df)[-1], colnames(df)[-1]) 
    A B C D 
A 0 1 1 1 
B NA 0 1 2 
C NA NA 0 2 
D NA NA NA 0