Question

我在Windows系统中使用R的基础包。

我有两个矩阵，它们有一列数值。两个矩阵的大小都相同。

我使用以下代码

c<-cor(x,y)

其中x，y是大小为10 * 1的矩阵，但c的大小为1 * 1

输出只是一个值。当我使用cor函数时，它应该给出一个至少等于矩阵大小的输出吗？

如果我使用summary(c)，我的输出应该是这样的：

    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
 -0.2110 -0.0500  0.0946  0.1250  0.2680  0.7630

但我得到了：

 Min.   :0.06088  
 1st Qu.:0.06088  
 Median :0.06088  
 Mean   :0.06088  
 3rd Qu.:0.06088  
 Max.   :0.06088

Answer 1

您需要将X和Y放在data.frame或matrix中才能使用。这是一个简单的例子

set.seed(4)  #so that we have the same random numbers
X<-rnorm(100)
Y<-rnorm(100)
W<-cor(data.frame(X,Y))
W

           X          Y
X  1.0000000 -0.1338078
Y -0.1338078  1.0000000

as.vector(W)
[1]  1.0000000 -0.1338078 -0.1338078  1.0000000

如果您愿意，可以将cor包裹在as.vector中以将其存储为矢量。

Answer 2

那么，
首先，根据作业，你应该返回一个相关向量。其长度等于监视器的数量，满足阈值要求。（完整案例的数量大于阈值）。让 df 是一个data.frame，它包含来自所有监视器的数据，其完整案例的数量大于阈值（希望你自己可以得到这个 df 和read.csv ，rbind功能）。所以：
让我们通过监视器ID对该数据框进行分组：

df_gb<-group_by(df,ID)

现在我们可以计算硫酸盐和硝酸盐油田之间的相关性，并按ID汇总并同时创建新的油田（变量） Cor ：

dfsum<-summarize(df_gb,Cor=cor(sulfate,nitrate,use = "pairwise.complete.obs"))

然后我们只在 dfsum 数据框中留下 Cor 字段：

dfsum<-select(dfsum,Cor)

让我们排除NA结果（因为我们在函数的示例输出中看不到NA摘要，需要创建，不是吗？）

dfsum<-filter(dfsum,is.na(Cor)==FALSE)

最后我们应该返回数字向量（根据作业）：

return(dfsum$Cor)

这就是全部，请不要忘记

library(dplyr)

在使用 group_by之前，选择，过滤功能。

如何用cor（）函数得到相关矩阵？

2 个答案: