【问题标题】:r covariance matrix and correlation matrixr 协方差矩阵和相关矩阵
【发布时间】:2019-04-15 16:28:02
【问题描述】:

您好,我正在使用包 ipred 中的数据营养不良。 我使用了一个子集来区分运营商和正常人:

carrier = subset(dystrophy,dystrophy$Class == "carrier")
normal = subset(dystrophy,dystrophy$Class == "normal")

我已经减少了这些数据,只选择了在医院就诊过 1 次的患者:

carrier = subset(carrier,carrier$OBS == "1")
normal = subset(normal,normal$OBS == "1")

所以现在我想练习计算蛋白质的均值向量、协方差矩阵和相关矩阵,但要按不同的组(类因子)。

我尝试过使用 cor 和 cov,但我认为我做错了什么。任何帮助,将不胜感激。谢谢!!

【问题讨论】:

  • 调用covcor 时的输出是什么。如果我没记错的话covcor 的输入必须属于numeric 类,所以factor 将不起作用。
  • 为了详细说明@FloSchmo 的评论,请附上您尝试获取corcov 的代码。它将帮助我们解决您的问题。

标签: r dataframe multivariate-testing


【解决方案1】:

这可能会让您入门。使用您的变量,您可以使用以下方法获得每种蛋白质的均值:

sapply(carrier[,6:9], mean, na.rm=T)
sapply(normal[,6:9], mean, na.rm=T)

对于相关性和协方差,您可以使用:

cor(carrier[,6:9], use="pairwise.complete.obs")
cor(normal[,6:9], use="pairwise.complete.obs")

cov(carrier[,6:9], use="pairwise.complete.obs")
cov(normal[,6:9], use="pairwise.complete.obs")

6:9 部分用于限制对蛋白质的计算,不包括年龄等其他特征。 use="pairwise.complete.obs" 部分用于处理缺失值。

【讨论】:

  • 是的!这就是我试图获得的。我的问题是我尝试将cov(carrier,[ ]) 与昏迷一起使用并选择了错误的向量.. 非常感谢!
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