R中的cor()行为在各个向量和data.frame之间有所不同
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【中文标题】R中的cor()行为在各个向量和data.frame之间有所不同【英文标题】:cor() behavior in R different between individual vectors and data.frame 【发布时间】:2012-01-14 08:45:03 【问题描述】:我正在尝试获取数据框中所有行相对于彼此的 Pearson 相关系数。有些值是空的(NA),这似乎是我在 2 个缺少值的向量上运行 cor() 时没有遇到的问题。这是 2 个向量的正确结果:
x <- c(NA, 4.5, NA, 4, NA, 1)
y <- c(2.5, 3.5, 3, 3.5, 3, 2.5)
cor(x,y, use = "complete.obs")
[1] 0.9912407
这是当它们是数据框的一部分时的结果:
cor(t(critics1), use = "complete.obs")
y a b c d e x
y 1 NA NA NA NA NA NA
a NA 1 1 1 -1 1 -1
b NA 1 1 1 -1 1 -1
c NA 1 1 1 -1 1 -1
d NA -1 -1 -1 1 -1 1
e NA 1 1 1 -1 1 -1
x NA -1 -1 -1 1 -1 1
Warning message:
In cor(t(critics1), use = "complete.obs") : the standard deviation is zero
为什么use参数的效果不一样? 这是critics1 数据框的样子;
film1 film2 film3 film4 film5 film6
y 2.5 3.5 3.0 3.5 3.0 2.5
a 3.0 3.5 1.5 5.0 3.0 3.5
b 2.5 3.0 NA 3.5 4.0 NA
c NA 3.5 3.0 4.0 4.5 2.5
d 3.0 4.0 2.0 3.0 3.0 2.0
e 3.0 4.0 NA 5.0 3.0 3.5
x NA 4.5 NA 4.0 NA 1.0
【问题讨论】:
data.framecritics1
是什么样的?您能否在问题中包含几行?
也许您的矩阵中实际上没有完整的观察结果,在这种情况下您可能需要使用pairwise.complete.obs
?正如 Josh 所说,唯一确定的方法是分享矩阵的结构。
@joran。答对了。只有两个完整的观察结果,并且(启动),y 显示它们之间没有差异。使用pairwise.complete.obs
,它工作得很好。
【参考方案1】:
正如@joran 推测的那样,当您转置critics1
时,只有两个完整的观察结果(即没有缺失值的行)。这就是为什么所有相关性都是1
或-1
或(对于那些涉及y
,在两个完整行中的值都是3.5)NA
。
t(critics1)
# y a b c d e x
# film1 2.5 3.0 2.5 NA 3 3.0 NA
# film2 3.5 3.5 3.0 3.5 4 4.0 4.5
# film3 3.0 1.5 NA 3.0 2 NA NA
# film4 3.5 5.0 3.5 4.0 3 5.0 4.0
# film5 3.0 3.0 4.0 4.5 3 3.0 NA
# film6 2.5 3.5 NA 2.5 2 3.5 1.0
如果您使用use="pairwise.complete.obs"
而不是use="complete.obs"
,它会随心所欲地工作:
cor(t(df), use="pairwise.complete.obs")["y","x"] # Extract correlation of y and x
# [1] 0.9912407
【讨论】:
以上是关于R中的cor()行为在各个向量和data.frame之间有所不同的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章