私がここで見つけた私の問題の解決策の一部：Rで相関を計算する方法

cor（ピアソンrを計算する）に加えて、 （ cor.testp値に対して）計算します。しかし、これは「十分な有限の観測がない」場合には失敗するため、一部のIDがソロである場合、私の場合は非常に頻繁に発生します。

したがって、データのペアが30以上ある場合にのみ、rを計算する必要があります。それより少ない場合は、NAが必要です。

2番目の問題は、の冗長な出力がcor.test結果のデータフレームを膨らませることです。たとえ私が欲しかったのはp値だけだとしても。つまり、pが実際にそうである場合、私はそれが何であるかを理解しています。それはrの意味ですか？

rの有意性を計算するためのt検定しか知りません。

{t検定値の式：t = (r·(n-2)^0.5)/(1-r^2)^0.5)-しかし、tはまだ重要ではありません。そうでない場合は、式をddplyステートメントに実装しようとします}

予測された平均値からペアワイズ比較の有意水準の行列を生成する、継承したコードがいくつかあります。モデルには複数のサイトと治療からのデータが含まれていますが、サイト内の治療内の遺伝子型のみを比較したいので、比較のサブセットのみが意味を持ちます.

これは、現在生成されているもののダミー バージョンです。

明らかに、この状況では T/F はランダムです。私が望むのは、サイトと治療内の比較のみを表示することです. 自己比較も削除するといいでしょう。理想的には、次の形式でデータフレームを返したいです。

私はいくつかの誤ったスタートを切りました。誰かが正しい方向への簡単な指針を持っていれば、それはありがたいです.

Chase が以下に示した非常に有用な回答では、無​​意味な比較が削除されている一方で、有用な比較がそれぞれ 2 回含まれていることがわかります (遺伝子型 1 と遺伝子型 2 およびその逆)。これらは実際には重複していないため、これらを簡単に削除する方法がわかりません...

- アップデート -

申し訳ありませんがmat、Chase のソリューションが実装されたときに、私の実際の状況のように、ではなく、 になるように変更する必要がありました。以下のソリューションにいくつかの追加を行いました.Genotype1Genotype2factorint

それはうまくいきますが、それらの列を追加するのは私には厄介なようです - もっとエレガントな方法はありますか?

たとえば、R2値（-1から1）に加えて、有意水準の星の方法の後のp値のように、重要で必要な複雑さの別のレイヤーをマトリックス相関ヒートマップに追加するにはどうすればよいでしょうか。
この質問では、有意水準の星またはp値をマトリックスの各正方形にテキストとして配置することは意図されていませんでしたが、マトリックスの各正方形の有意水準のグラフィカルなすぐに使用可能な表現でこれを示すことは意図されていませんでした。革新的な思考の祝福を享受している人だけが、この種のソリューションを解明するための拍手を獲得して、複雑さの追加されたコンポーネントを「真の半分のマトリックス相関ヒートマップ」に表現するための最良の方法を手に入れることができると思います。私はたくさんグーグルで検索しましたが、適切なものを見たことがありません。または、有意水準に加えてR係数を反映する標準の色合いを表す「目に優しい」方法を言います。
再現可能なデータセットはここにあります：http：
//learnr.wordpress.com/2010/01/26/ggplot2-quick-heatmap-ploting/
Rコードは以下を見つけてください：

マトリックス相関ヒートマップは次のようになります。

ソリューションを強化するためのヒントとアイデア：
-このコードは、次のWebサイトから取得した有意水準の星についてのアイデアを得るのに役立つ場合があります：http：
//ohiodata.blogspot.de/2012/06/correlation-tables-in-r- flagged-with.html
Rコード：

-有意水準は、アルファ美学のように各正方形に色の強度として追加できますが、これを解釈してキャプチャするのは簡単ではないと思います
-別のアイデアは、もちろん、星に対応する4つの異なるサイズの正方形を用意することです有意でないものに最小のものを与え、最高の星の場合はフルサイズの正方形に増加します
-これらの有意な正方形の内側に円を含め、円の線の太さは有意水準（残りの3つのカテゴリ）に対応しますすべてそのうちの1色
-上記と同じですが、残りの3つの重要なレベルに3色を与えながら線の太さを固定します
-あなたはより良いアイデアを思い付くかもしれません、誰が知っていますか？

• プロパティをARC ありまたは ARC なしの両方の側面nilで設定することの意味は何ですか?viewDidUnload
• の場合にのみ重要IBOuletsですか？他のプロパティ ( ではないIBOulets) をに設定する必要はありませんnilか?
• 私がそれをしなければ、どのような結果になる可能性がありますか? 私はnil以前にそれらを設定したことがなく、結果を観察していません。

助けていただければ幸いです。

WEKA の SMOreg 分類子を使用して、1 つの変数と他のいくつかの変数の間に予測関係があるかどうかを判断しています。結果を得るために 10 分割交差検証を使用しています。私の先生は、私の発見の信頼性を見つけてほしいと思っていますが、これが可能だとは思っていなかったので、これは私を混乱させます. WEKA の SMOreg 分類子を使用して有意性をテストするにはどうすればよいですか?

だからここに私の問題があります：

サウンドの制作と、一言で言えばどこに重点が置かれるかについてのデータがたくさんあります。私がやろうとしているのは、強調された音節と強調されていない音節の生成の違いが重要であるかどうかを判断することです。問題は、cor（）関数を使おうとすると、データセットの長さが同じにならないことです。強調された音節は約500個ありますが、強調されていない音節は400個しかありません。私はrを初めて使用しますが、これが私が試したコードです。

もちろん、データセットの長さが異なるため、エラーが発生します。では、セットの長さを同じにせずに、セット間の有意性を確認するにはどうすればよいですか？

本当にありがとう！

PS私の質問が明確でないかどうか尋ねてください。私がしていることを誰もが知っていると思うことがあるのではないかと思います...

Matlab で、データの箱ひげ図をいくつか作成しました。ここで、Student-T 検定を使用して統計分析を行い、差が有意かどうかを確認したいと思います。一部のデータは対になっており、他のデータは対になっておらず、分散の違いがあります。両側検定を使用する必要があると思います。boxplotからStudent-T テストを計算するための matlab の関数なので、入力値を再度計算する必要はありませんか?

よろしく、

ヴィンセント

LMT (ロジスティック モデル ツリー) DT (デシジョン ツリー) の WEKA 実装における個々の変数の重要性を判断しようとしています。

分類タスクにおける個々の変数の寄与を知りたいので、個々の変数の重要性を判断する必要があります。これは、私の結果をより詳細に分析するためのものです。

「属性の選択」タブと対応するアルゴリズム (主成分、情報ゲイン、ランカーなど) については既に調べました。ただし、これらのアルゴリズムは、変数のどの組み合わせまたはランクが最高の (または、最終目標である分類器に応じて、最も効果的または最速) に貢献するかに関する情報を提供します。

ただし、最も重要な変数をランク付けしたり選択したりすることには興味がありません。各変数が DT の最終的な分類スコアにどの程度 (たとえば、パーセンテージ形式で) 寄与したかを判断したいと考えています。

スコアがどのように変化するかを判断するために、各変数を 1 つずつ削除することを検討しました。しかし、最終的なスコアはいくつかの潜在的な相関関係に依存する可能性があるため、これを手動で実行できるかどうかはわかりません。そのため、すべての変数を一緒に使用してこの決定を行いたいのです (1 つの寄与がゼロであっても)。

そこで問題は、分類子で使用される各個別変数の寄与を測定する方法はあるのでしょうか (その寄与がゼロであっても)?

ご協力いただきありがとうございます。

データと ANOVA 統計を視覚化したいと考えています。重要な違いと相互作用を示す線が追加された棒グラフを使用してこれを行うのが一般的です。Rを使用してこのようなプロットを作成するにはどうすればよいですか?

これは私が望むものです：

大きな違い:

重要な相互作用:

バックグラウンド

私は現在barplot2{ggplots}、バーと信頼区間をプロットするために使用していますが、仕事を成し遂げるために任意のパッケージ/手順を使用したいと思っています. 私が現在使用している統計を取得するには、TukeyHSD{stats}またはpairwise.t.test{stats}違いと、交互作用の anova 関数 ( aov、ezANOVA{ez}、gls{nlme}) のいずれかを取得します。

アイデアを与えるために、これは私の現在のプロットです：

ここで同様の質問が1つ見つかりましたが、データを正しく解釈するかどうかが問題だと思います。

単純な分散分析を行ったところ、データに有意差があることがわかりました (p.value < 0.05:

次に、TukeyHSD を実行します。

私の出力は次のようになります。

私のグループと 0.0 を超える lwr 値の組み合わせが、最大の有意差を持つグループです。これは正しいですか？

tukeyhsd と大きく異なるグループをどのように検出できるかわかりません。

この出力は、実際の出力からわずか数行です。私の仕事は、複数のグループを分析し、有意差のあるグループを検出することです。

編集：

完全な例:

私の質問は次のとおりです。

1. 有意差を検出するにはどうすればよいですか? p adj 列で、もしどのように？
2. (追加の質問) Tukey を実行してから、pairwise.wilcoxon を実行して、有意差のあるグループのカットセットを取得できますか? これは統計でより堅牢な方法ですか？