correlation

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新しいpythonコーディングです。私はブルームバーグからヒストリカルデータをインポートしようとしており、利用可能なさまざまなインデックスの範囲にわたる相関に関するいくつかのテストを実行しています。データをインポートしてそのような相関行列を構築する方法についての提案はありますか？ Correlation Description Bloomberg Ticker MSCI Bangl

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Rのデータフレームを照会

コミュニティ、データフレームがあります。データフレームはユーザー、ここでは 'ermu'、 'joba'、 'mamu'で構成されています。値は、レーティングに基づく相関値です。今私はデータフレームを照会したい "私の現在のユーザー 'joba'との相関が最も高いユーザー名を表示する。"どのようにRでこれを達成するには？ここでは、データフレームである： ermu joba ma

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chart.Crelation with continious and categorical variables

私の変数間に相関があるかどうかを知りたい。これはデータセットの構造です 'data.frame': 189 obs. of 20 variables: $ age : num 24 31 32 35 36 26 31 24 35 36 ... $ diplM2 : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 3 2 1 3 2 2 3 2 2 1 ... $ Ti

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LoadRunner、複数のVuserを持つスクリプトを実行しているバックエンドエラー

複数の同時ユーザーで実行されているLRスクリプトに問題があります。スクリプトは投薬を作成し、それを削除します。スクリプトはパスし、LRは実際にmedを削除すると考えますが、それはしません。システムエラーログにエラーが表示されます。たとえば、このスクリプトを使用して20分/ 1仮想ユーザテストを実行すると正常に動作し、薬が削除され、ログにエラーはありません。また、LRコントローラからスクリプトを再生

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多次元データの自己相関関数を効率的に計算するにはどうすればよいですか？

私は形状（T、N）の非常に大きなデータセットを持っていると私はnumpy.correlateのようにPythonで自己相関関数を計算したいと思います：（！） c[k] = sum_n sum_t a[t, n] * a[t+k, n] が、すべてのサンプルNとなしを合計する使用forループ。「有効な」モードによる計算で十分である。ただし、この関数は1次元配列のみを許可します。これを行うには速

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ローリングウィンドウを使用したウェーブレット相関

ウェーブレット変換をローリングウィンドウを使用して適用できる3つの時系列があります。ローリングウィンドウは、長さ200の単一の時系列をとり、waveslim::modwt関数を最初の30サンプルにわたって適用します。これは私にのみ興味そのうち5つのリスト（D1、D2、D3、D4）を出力し、これらの各々は、30の長さの単純な例がここで見つけることができます： library(waveslim) J

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は、SAS

で日付の列に基づいて、列の型間の相関行列を作成私はこのようになりますテーブルを持っている：私は私のproduct_typeによる相関を与える相関行列を作成しようとしてい product_type sales date A 470 1/1/2017 A 233 1/2/2017 A 312 1/3/2017 A 139 1/4/2017 A 343

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系統発生相関試験

個体間の系統間相関構造を説明する2つの変数間の相関テスト（r、tおよびp.valueを返す）を行う必要があります。 Rでそれを行う簡単な方法はありますか？ apeパッケージ、特に?ape::pic（「系統発生学的に独立したコントラスト」）から

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3次元上の相関

私は次元がvar、年、日付である3次元データセットを持っています。私の例のデータで、があります。 5日付は、日付1：date5 5年、Y1：Y5 と5 VARS、TA_JDRng、TH_JDMax、TH_JDMaxMn、TH_JDMaxSD、TH_JDMaxVar 基本的に、各変数は毎年5つの特定の日付に記録されます。 data <- read.table(header = TRUE,