python中cor函数 python cov函数

R函数cor()参数use简介

官方给的解释是

其实这几个参数是用于控制 NA 值的，那具体在实际运用中都有哪些效果呢？

就是说矩阵中如果某一列向量有NA值，那么该参数的作用是凡是同具有NA值的那一列向量计算相关性，得到的相关性都是NA

那么凡是与a计算的相关性都为NA

这一个参数要求数据中不能含有NA，否则报错，只有不含有NA才能正常计算

这个参数的作用是将具有NA值的那一行数据删除，用剩下的数据计算两两间相关性；如果每一行数据都有NA则会报错

如果每一行数据都有NA，则会报错：

这个参数的作用和complete.obs类似，只不过如果每一列向量都有NA，则计算相关性的矩阵并不会报错，而会给出NA

而如果每一行数据都有NA，则会相关性会给出NA：

这个参数有些复杂，要配合 Pearson 相关系数来计算。它的作用是如果某一列向量中有NA，那么计算该向量与其他向量相关性时，去除具有NA的那一行：

我们看到，由于a向量具有NA，b和c没有NA，所以在计算a，b之间相关性和a，c之间相关性的时候，采取的是去除有NA的那一行，用剩下的数据计算（如dm和dn）；而在计算b，c相关性的时候则是采用用全部数据进行计算的方式（如dr）

相关问答

Q1: R使用笔记：相关系数:cor.test();corr.test();rcorr()

相关系数（correlation coefficient）用于描述两个变量之间的相关程度。一般在[-1, 1]之间。包括：

在本次笔记中仅讨论 连续型变量 的相关系数。

cor.test() 和 cor() 都是R自带包里的函数，两者差别仅为 cor() 只给出相关系数一个值， cor.test() 给出相关系数，p值等。

你可以把数据的两组feature提出来进行相关性分析，看是否有相关性；也可以把包含多个feature的表格作为 cor() input，得到的是一个对称的 correlation matrix . 即所有feature两两比较的相关系数。然后你可以拿去各种可视化。 cor.test() 似乎不能这样用。

使用 Hmisc 包的rcorr()，可以得到correlation matrix的p值矩阵。当然 rcorr() 也可以像 cor() 那样，只计算两个feature之间的相关系数。

如果你想比较 attitude 6个feature中前3个与后3个的关联，并且需要进行多重矫正，需要使用psych包的corr.test()。

你有关于一套sample的两套feature，比方说两个dataframe, 其行是相同的(sample)，列为不同的feature.那么可以 corr.test(df1, df2, method= ...) 来计算两组feature的相关系数并加以矫正。这时得到的output不是对称的，而是 ncol(df1) * ncol(df2)

需要注意如果input为两个dataframe, 两者的row必须长度和顺序都一致。

可以根据P值，把P值做成 * ， ** ...这样的的significant levels，便于后面画热图。总的来说以下函数可以塞进去两个你想比较的dataframe，得到相关系数，矫正后的P值，校正后的P值significant levels矩阵，结合 heatmap.2 ，就可以画图了...

spearmanCI()

安装 spearmanCI 包。在cor.test()中method使用pearson, 默认结果中有95%CI，但是spearman没有。

用法： spearmanCI(df[[var1]], df[[var2]], level=0.95)

注意一下它的Ouput不是一个完整的list...要把它读出来：

capture.output(spearmanCI(...))

R里做相关系数的函数茫茫多，不止这几个。以后如果要用到其他的再补上。

Ref:

更多见STHDA的教程

corr.test的文档

Q2: 时间序列笔记-自相关

在datacamp网站上学习“ Time Series with R ”track

“Introduction to Time Series Analysis”课程 做python中cor函数的对应笔记。

学识有限python中cor函数，错误难免python中cor函数，还请不吝赐教。

如无特殊说明，笔记中所使用数据均来自datacamp课程

自相关（autocorrelation or lagged correlation）用于评估时间序列数据是否依赖于其过去的数据。

假设时间序列是弱平稳的： 之间的相关系数记为 ，函数ρ称为自相关函数(autocorrelation function, ACF)

与之类似，自协方差函数用 表示

设 满足弱平稳过程。

设有例数为n的时间序列数据x，按照自相关函数的定义，以计算 为例，python中cor函数我们可以手动构造计算自相关系数的成对数据，x_t0 x_t1对应x[t],x[t-1]，然后用cor()函数计算 ，本例中n=150:

cor(x_t0, x_t1)输出为：0.7630314

acf(..., lag.max =1, plot = FALSE)函数可以用来计算lag为1的自相关系数：

acf()函数输出中lag为1的自相关系数为0.758

可以看出我们手动计算的结果和acf()函数计算的结果略有不同。这是因为acf()使用的是用n作为分母的计算版本而手动计算利用cov()函数使用的是用n-h（这里h=1）作为分母的计算版本。

acf()函数以n作为分母的计算方法算出的自相关系数是有偏的，但是在时间序列分析中更常用（preferred）。

验证两种计算方法相差一个因子：(n-h)/n

cor(x_t1, x_t0) * (n-1)/n输出结果为0.7579445.

acf(x, lag.max = 1, plot = F)[1][[1]]输出结果为0.7579761

看来除了课程中提到的计算版本分母不同以外这两种计算方法还有其他的差异导致计算结果在考虑到分母问题以后仍然有一点点微小的不同。

acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE)函数会计算h=0,1,2...直到lag.max参数指定值对应的自相关系数。

此外，acf()函数的plot选项默认为TRUE，可以生成自相关图，自相关图会显示各lag值对应的自相关系数，并用蓝色水平虚线表示自相关系数为0的95%置信区间边界线，如果自相关系数在两条虚线以内则表明自相关系数没有统计学意义。

例子数据：x显示出强持续性（persistence），即时间序列的值与前一测量值呈现出强相关性；y具有周期性，周期大约为4；z则没有明确的模式。

对上面三个时间序列使用acf()函数：

Q3: 响应面方差分析表cor是什么

R语⾔中的cor和cov

⼤学时候的知识忘的还真差不多了。。。

R语⾔：

cor函数计算的是列与列间的相关系数，得到的举证C(i,j)是第i列与第j列相关系数。

相关系数的计算公式参考：

cov函数计算的是列与列的协⽅差，计算公式参考：

个⼈理解：

⽅差：体现的是⼀组数据的波动情况，值越⼩波动越⼩。

协⽅差：两种不同数据的⽅差，体现两组数据的变化趋势如何，正值变化趋势⼀致，负值变化趋势相反，0不相关。

相关系数：两组不同数据的相关程度，取值范围[-1，1]，越接近与0越不相关，0时却不意味着两组数据独⽴，相关系数是两个变量之间的线性关联的⼀个度量，不⼀定有因果关系的含义。

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R语言中的cor和cov

R语⾔中的cor和cov

⼤学时候的知识忘的还真差不多了。。。

R语⾔：

cor函数计算的是列与列间的相关系数，得到的举证C(i,j)是第i列与第j列相关系数。

相关系数的计算公式参考：

cov函数计算的是列与列的协⽅差，计算公式参考：

个⼈理解：

⽅差：体现的是⼀组数据的波动情况，值越⼩波动越⼩。

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协⽅差：两种不同数据的⽅差，体现两组数据的变化趋势如何，正值变化趋势⼀致，负值变化趋势相反，0不相关。

相关系数：两组不同数据的相关程度，取值范围[-1，1]，越接近与0越不相关，0时却不意味着两组数据独⽴，相关系数是两个变量之间的线性关联的⼀个度量，不⼀定有因果关系的含义。

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