pearson-correlation

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私は、データフレーム（df）から列名を取得し、spearmanr相関関数によって生成された結果の配列に関連付けることを試みています。列名（a-j）と相関値（spearman）とp値（spearman_pvalue）の両方に関連付ける必要があります。このタスクを実行する直感的な方法はありますか？ from scipy.stats import pearsonr,spearmanr import n

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R：Bonferroni補正のエラーコードを修正する方法

Bonferroni補正用のRStudioとPearson Correlation Matrix用の生のP値のコーディングを続行するにはどうすればいいですか？私は学生でRの新人です。データの平均、SD、およびnの表をどのように取得するかについても迷っています。私がピアソン相関行列を計算したとき、私はちょうどr値を得て、生の確率値も得ませんでした。私はどのようにRStudioでそれを得るためにコード

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時間とキーで区切られたPearson相互相関行列の計算のための分散アルゴリズム

私のデータをid（1〜4）と時間で割った分散環境でPearson相互相関行列を計算するアルゴリズム（例えば：Jan-Dec）を異なるノード間で共有する。例えば： Node A({id1, Jan}, {id2, Jan}); Node B({id3, Jan}, {id4, Jan}), Node C({id1, Feb}, {id2, Feb}); Node A({id1, March}{i

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同じ関数内で関数の結果を複数回返す

最大で100までの数のリストを返そうとしています。11回。 numpyのランダムな一様分布から生成される3つの数があります。 if文を追加して、各リスト（合計11個）の第1、第2、第3の数字がピアソン相関係数> 0.99であるかどうかを確認します。私は、各コンポーネントをプロットした場合にはそう import math import pandas as pd import matplotlib

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Python（numpy） - 2つのbinnedプロットを関連付ける

私の質問は、私の2つのbinnedプロットを相関させ、Pearsonの相関係数を出力する方法です。 np.corrcoef機能に必要なビニングされた配列を正しく抽出する方法がわかりません。ここに私のスクリプトは次のとおりです。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.genfromtxt('data1.txt')

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ストラテジーデザインパターンの実装方法は？

私は推薦システムに取り組んでいます。ユーザーが自分の設定を入力し、その設定に基づいて他の一致するプロファイルがそのユーザーに表示されるAndroidアプリケーションです。私はユーザーからデータを取得し、Firebaseに保存しています。これらは数値であり、そのユーザーに合わせたプロファイルを示すために、私は、ユーザ間の類似数を計算するための2つのアルゴリズムを使用しています：Cosine sim

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Rの多くの相関関係を比較する

私は、時間の経過とともに数多くの集団（種、場所などが異なる）の相関があります。どのように統計的にこれらの相関関係を（それぞれのグループについて）分析することができますか？私は、600 +相関のそれぞれについてp値、CI、相関係数を持っていますが、これらをグループ（種、場所など）内でどのように比較できますか？母集団番号（年）と年、種族と場所（ダミー変数に変えられる）との相関関係を、家族内での相関

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パンダでグループ分けされた量の相関係数を計算するには？

私はDataFrameですが、各行は交通事故を表しています。列のうちの2つはSpeed_limitとNumber_of_casualtiesです。私はスピードリミットと各スピードリミットの事故に対する死傷者数の比のピアソン相関係数を計算したいと思います。これまで私のソリューション配列として、関連量を取得し、scipyのダウンロードのpearsonrを使用することです： import pandas

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日時インデックスを使用してPandas Pearson相関をオフセットする方法

次の週の出力に前週の入力の相関値を取得しようとしています。この例では、毎週の入力が次の週の出力になるように設定しました。df.corr()は1.000000となります。私の元のデータは次のようになります。 Date Input Output 1/1/2010 73 73 1/7/2010 2 73 1/13/2010 3 2 1/19/2010 4 3 ここに

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scipy.pdist（）はNaNの値を返します

私は時系列をクラスタリングしようとしています。クラスタ内要素は同じ形状であるが、スケールが異なる。したがって、クラスタリングのメトリックとして相関測度を使用したいと考えています。相関やピアソン係数の距離を試しています（提案や代替は大歓迎です）。しかし、distにいくつかのNaN値があるため、Z = linkage（dist）を実行すると、次のコードでエラーが返されます。これは、別の方法として虚偽