問題タブ [pearson]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - ValueError: 形状の不一致: オブジェクトを単一の形状にブロードキャストすることはできません
SciPy のpearsonr(x,y)
メソッドを使用していますが、次のエラーが発生する理由がわかりません。
ValueError: 形状の不一致: オブジェクトを単一の形状にブロードキャストすることはできません
最初の 2 つを計算し (私はこれらのテストを数千回ループで実行しています)、その後終了します。問題が何であるかについて誰か考えがありますか?
これは、エラーが発生する pearsonr メソッドの行です。どんな助けでも大歓迎です。
r - 相関変数の構築
特定の分布を持つ変数があります(以下の例ではノーマル)。
「Corr」に等しい線形相関係数 (ほぼまたは正確) で var1 に相関する変数 (var2) を作成したいと考えています。var1 と var2 の間の回帰の傾きは、(おおよそまたは正確に) 1 に等しくなければなりません。
どうすればこれを達成できますか?
私はこのようなことをしたかった:
もちろん、実行中は:
結果は Corr に近くありません!
statistics - ピアソンの相関でデータポイント (X,Y) の有意性を測定する方法は?
データ ポイントのセット (X、Y、Z など) があり、ピアソン相関係数が 0.7 であることを示しました。各データ ポイントが相関係数にどのように寄与しているかを確認できますか? つまり、ポイント X がピアソン相関にどの程度マイナスに寄与しているかを言うことができます。あなたのすべての洞察と助けに感謝します!!
algorithm - ピアソンの相関アルゴリズムのグラフを描く
ピアソンの相関アルゴリズムを使用して、2 つの変数間の依存関係を見つけています。このアルゴリズムは、-1 から 1 の間の値を返し、2 つの変数の関係を示します。
私の問題は、離散値ではなく、出力をグラフィカルに視覚化することです。つまり、2つの変数間の関係を示すグラフを描画します。どなたかご存知の方教えてください。
mysql - グループ関数の使用が無効です。ピアソン相関を見つけようとしています
SQLを使用してピアソン相関係数を計算する方法を理解しようとしています。ここに私が使用している式があります:
そしてここに私が使用しているテーブルがあります:
これは私がこれまでにクエリに対して持っているものですが、次のメッセージが表示されます:グループ関数の無効な使用
助けてくれてありがとう
matlab - matlabで異なる次元行列間の相関関係を見つける方法
私は薄暗い 15*3 と 10*3 の2つの行列を持っています。2 つのマトリックス間の相関関係 (ピアソン係数) を見つけたいです。コマンドを使用しました
A
しかし、B
同じサイズであるというエラーが表示されました。
そのコマンドの何が問題なのか誰にも教えてもらえますか。2 つの異なる次元マトリックス間の相関関係を見つける他の方法はありますか?
java - JAVA: アイリス行列のピアソン相関を取るには?
ファイル「iris.txt」からアイリス データ セットを読み取り、arraylist に格納します。マトリックスは150行と4列で構成されているため、数式を使用してそのマトリックスのピアソン相関を取得する方法について助けが必要です。プロジェクトをさらに続行できるように、少し押し上げる必要があります。ありがとう
r - R でのピアソン相関の N と有意性を出力する
400 の店舗部門があり、すべての部門間で (ピアソン) 相関関係を実行しています。「N」(ケース数) と有意水準 (p 値) を出力するにはどうすればよいですか?
私はcor関数を使用しています。正常に動作する現在のコードは次のとおりです。
SPSS では、相関を実行すると、相関係数、N、有意性が出力されます。これが私の望む結果です。
皆さんありがとう!
ルーカス