Question

我试图找到一种好方法来测试两个向量之间的相关性是否完美（或NA）。我尝试了很多不同的方法，但是我遇到了类似的问题，即相关的结果不会以我期望的方式评估。

这是我最新的例子：

foo1 <- c(4, NA, 6, NA)   
foo2 <- c(1, 2, 3, 4)
set  <- c(-1, 1, NA)
correlation <- cor(foo1, foo2, use = "na.or.complete")  # Result: 1
correlation %in% set  # Should be TRUE, is FALSE
correlation == 1      # Should also be TRUE, but is FALSE

is.numeric（correlation）为TRUE。我能在其中或周围看到的唯一价值是1.那么为什么世界上这不起作用？

set  <- c('-1', '1', NA)

这有效，但我不确定为什么，而且我担心有些方法可能会失败，因为我显然不明白返回值会发生什么。

任何见解都会有所帮助！

Answer 1

相反，您可以确保它们与您的集合足够接近：

mytol <- 1e-10
set <- set[1:2]
any(abs(correlation - set) <= mytol)|is.na(correlation) # TRUE

我想，它与浮子和公差有关。我不确定标准参考是什么，但这里有一个：Numeric comparison difficulty in R

1不是真的1;如果你想要一个整数（这里我猜你不应该），你可以使用1L。像1:3和seq(1,3)这样创建的向量也是整数。有关详细信息，请查看?integer和?numeric。奇怪的是，我找不到涵盖各类之间差异的文档页面。

编辑：我将支票拆分为NA，因为OP指出，它不起作用。

Answer 2

我认为这基本上是常见问题7.31，但“如何查看某个值是否在一个集合内（在容差范围内）”需要略微扩展标准“只使用all.equal()”答案...... < / p>

test <- function(x) {
          isTRUE(all.equal(x,-1)) || 
            isTRUE(all.equal(x,1)) || is.na(x)
}
test(1-1e-14)  ## TRUE
test(NA)       ## TRUE
test(0.88)      ## FALSE

是您问题的最精确解决方案，但我可以看到，如果你有更长的候选人名单会很困难......因为isTRUE(all.equal(1,NA))是FALSE（方便）也许

test <- function(x,candidates=c(-1,1,NA), ...) {
    any(sapply(lapply(candidates,all.equal,target=x,...),
               isTRUE))
}
test(1-1e-6)    ## FALSE
test(1-1e-6,tolerance=1e-4)  ## TRUE

这里的一个问题是，isTRUE(all.equal(NA,NaN)) 不 TRUE，因此可能需要构建is.na()（对NA进行测试或者NaN）在这里的某个地方，或者在候选人名单中加入NaN。

Answer 3

你们的人非常乐于助人。对于感兴趣的人来说，这是最终的结果，尽管我显然必须更多地考虑我的容差。

corrIsOkay <- function(x, y){
  correlation  <- cor(x, y, use = "na.or.complete")
  if ((1 - abs(correlation)) <= .01 | is.na(correlation)){
    print(correlation)
    return(FALSE)
  }
  return(TRUE) 
}

这比我想要的要多得多，因为我原来的“解决方案”本身适合if语句，但现在我只是在if语句中调用这个函数。

makeMvMissing <- function(data) {
  repeat {
      x <- makeMissing(data)[, 1]
      y <- makeMissing(data, variable.missing = "y")[, 2]
      if (corrIsOkay(x, y)){
        break
      }
    }
  return(data.frame(x, y))
}

R中Cor（）的结果没有按照我的预期进行逻辑评估

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