比较两个数据集的百分位数的线性回归

时间:2021-03-19 11:04:18

标签: r linear-regression percentile kernel-density julian-date

我正在尝试比较两组数据,一组数据具有每个儒略日期的苍蝇数量的每日总计数,另一组数据具有每个儒略日期的每只苍蝇的单独计数。 它们都是独立的数据集,因为第一组由雷达收集,第二组由观察收集。我想比较日期。 例如,它们看起来像这样...

Radar
|count|julian|
|:---:|:----:|
|67   |274   |
|31   |241   |
|3    |273   |
|2    |253   |
|45   |267   |

observation
|individual|julian|
|:--------:|:----:|
|EB        |218   |
|EC        |232   |
|EC        |156   |
|EB        |245   |
|EB        |268   |

我制作了核密度图,但现在想比较两个数据集之间的相关性,看看儒略日期是否相关。我特别想测试 5%、50% 和 95% 百分位数的相关性。 请有人告诉我最好的方法吗?

我试过像这样在百分位数之间运行线性回归,但这不起作用。我是这种类型的统计数据的新手,所以非常不正确,但我不确定如何做!

radarquantile<- quantile(radardata$julian, probs = c(0.005))
obvsquantile<- quantile(obvs$julian, probs = c(0.005))
lm(radarquantile~obvsquantile)

感谢您对此的任何帮助。 提前致谢。

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