Question

我在不同细胞系中有2000个基因表达的矩阵x（30x2000）和连续变量结果的向量y（30x1）。我想计算每个基因和结果之间的Pearson相关性，因此，我期望得到一个2000x1的r值向量。我使用了rcorr(x,y)，但结果是2000x2000矩阵，所以我猜它忽略了y并计算了所有基因（手册说：

x =具有至少5行且至少2列的数字矩阵（如果y不存在）

但是，我可以拥有多个列并且还有y吗？我是否必须使用其他功能？

Answer 1

使用函数cor将起作用。通常，如果x是MxN而且y是MxP，则cor(x,y)将是NxP矩阵，其中条目（i，j）是x[,i]和{之间的相关性{1}}。

以SimonO101的可重复示例为基础：

y[,j]

如果你只想要一个向量而不是矩阵：

> set.seed(1)
> x <- matrix( runif(12) , nrow = 3 )
> y <- runif(3)
> cor(x,y)
           [,1]
[1,]  0.3712437
[2,]  0.9764443
[3,]  0.2249998
[4,] -0.4903723

Answer 2

您需要在apply矩阵的列中cor x函数...

apply( x , 2 , cor , y = y )

可重现的例子

#  For reproducible data
set.seed(1)

#  3 x 4 matrix
x <- matrix( runif(12) , nrow = 3 )
#          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
#[1,] 0.2655087 0.9082078 0.9446753 0.06178627
#[2,] 0.3721239 0.2016819 0.6607978 0.20597457
#[3,] 0.5728534 0.8983897 0.6291140 0.17655675

# Length 3 vector
y <- runif(3)
#[1] 0.6870228 0.3841037 0.7698414

# Length 4 otuput vector
apply( x , 2 , cor , y = y )
#[1]  0.3712437  0.9764443  0.2249998 -0.4903723

R：Pearson相关rcorr（x，y）[x =矩阵，y =向量]忽略y

2 个答案:

可重现的例子