矩阵的成对偏相关，由一个变量控制答案

【问题标题】：Pairwise partial correlation of a matrix, controlling by one variable矩阵的成对偏相关，由一个变量控制
【发布时间】：2015-05-12 18:39:18
【问题描述】：

我有一个 100 列的表，我想对其运行成对偏相关，使用 ppcor 包中的 pcor.test 函数通过第 100 列的变量进行控制。 R 中是否有任何偏相关函数可以使用类似rcorr 的返回值，采用整个矩阵的成对相关性但仅由一个变量控制？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

对于一个 n 列矩阵，您想要输出前 n-1 列的成对相关性的 (n-1) x (n-1) 矩阵，控制最后一列（使用@987654321 @ 来自ppcor 包的函数）。

您可以使用 sapply 函数执行此操作，循环遍历每一列并使用 pcor.test 计算其与所有其他列的相关性：

# Sample dataset with 5 columns
set.seed(144)
dat <- matrix(rnorm(1000), ncol=5)

# Compute the 4x4 correlation matrix, controlling for the fifth column
library(ppcor)
sapply(1:(ncol(dat)-1), function(x) sapply(1:(ncol(dat)-1), function(y) {
  if (x == y) 1
  else pcor.test(dat[,x], dat[,y], dat[,ncol(dat)])$estimate
}))
#              [,1]        [,2]       [,3]        [,4]
# [1,]  1.000000000 -0.01885158 0.06037621 0.004032437
# [2,] -0.018851576  1.00000000 0.09560611 0.097152907
# [3,]  0.060376208  0.09560611 1.00000000 0.105123093
# [4,]  0.004032437  0.09715291 0.10512309 1.000000000

【讨论】：