r - 相関計算のための欠落値の処理

Question

欠測値がたくさんある巨大な行列があります。変数間の相関関係を取得したい。

1.解決策はあり ますか

cor(na.omit(matrix))

以下より良いですか？

cor(matrix, use = "pairwise.complete.obs")

欠測値が20％を超える変数のみをすでに選択しています。

2.意味をなすための最良の方法はどれですか？

Answer 1

私は2番目のオプションに投票します。かなりの量の欠測データがあるように思われるので、スペースを埋めるための賢明な多重代入戦略を探しているでしょう。これを適切に行う方法に関する豊富なガイダンスについては、ハレルのテキスト「回帰モデリング戦略」を参照してください。

Answer 2

2番目のオプションの方が理にかなっていると思います。

Hmiscパッケージのrcorr関数の使用を検討してください。

これは非常に高速で、ペアごとの完全な観測のみが含まれます。返されたオブジェクトには行列が含まれています

1. 相関スコアの
2. 各相関値に使用された観測数
3. 各相関のp値の

これは、少数の観測値（そのしきい値が何であれ）またはp値に基づく相関値を無視できることを意味します。

library(Hmisc)
x<-matrix(nrow=10,ncol=10,data=runif(100))
x[x>0.5]<-NA
result<-rcorr(x)
result$r[result$n<5]<-0 # ignore less than five observations
result$r