我有两个行数相同但列数不同的矩阵:
mat1 <- matrix(rnorm(20), 4, 5)
mat2 <- matrix(rnorm(12), 4, 3)
由于我有相同的行数,我想计算矩阵列之间的以下相关性:
cor.test(mat1[,1], mat2[,1])
cor.test(mat1[,1], mat2[,2])
cor.test(mat1[,1], mat2[,3])
cor.test(mat1[,2], mat2[,1])
cor.test(mat1[,2], mat2[,2])
cor.test(mat1[,2], mat2[,3])
...........
...........
cor.test(mat1[,5], mat2[,3])
for(i in 1:5){
for(j in 1:3){
pv[i,j] <- cor.test(mat1[, i], mat2[ , j])$p.value
}
}
最后我想要一个矩阵(5 * 3)或包含相关值的向量,有人可以帮忙吗?
我可以用它来返回 p.value 和估计值吗?
FUN <- function(x, y) {
res <- cor.test(x, y, method="spearman", exact=F)
return(list(c = res$estimate, p = res$p.value))
}
r1 <- outer(colnames(mat1), colnames(mat2), Vectorize(function(i,j) FUN(mat1[,i], mat2[,j])$p))
r2 <- outer(colnames(mat1), colnames(mat2), Vectorize(function(i,j) FUN(mat1[,i], mat2[,j])$c))
谢谢。
最佳答案
为什么不直接使用 cor
函数来计算 PIL 逊相关性?
seed(1)
mat1 <- matrix(rnorm(20), 4, 5)
mat2 <- matrix(rnorm(12), 4, 3)
cor(mat1, mat2)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.4406765 -0.70959590 0.10731768
[2,] -0.2566199 -0.01588993 -0.63630159
[3,] -0.9813313 0.85082165 -0.77172317
[4,] 0.6121358 -0.38564314 0.87077092
[5,] -0.6897573 0.66272015 -0.08380553
要仔细检查,
> col_1 <- 3
> col_2 <- 2
# all.equal is used to compare numeric equality where `==` is discouraged
> all.equal(cor(mat1, mat2)[col_1, col_2], cor(mat1[,col_1], mat2[,col_2]))
[1] TRUE
他们是平等的!
关于r - 如何计算R中不同列维数矩阵之间的相关性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27052739/