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R语言使用psych包的cor.test函数检验dataframe中多个数值数据列之间的相关性系数是否具有统计显著性、对相关性系数进行显著性检验
计算两个数据集的相关性是统计中的常用操作。在MLlib中提供了计算多个数据集两两相关的方法。目前支持的相关性方法有皮尔森(Pearson)相关和斯皮尔曼(Spearman)相关。 Statistics提供方法计算数据集的相关性。根据输入的类型,两个RDD[Double]或者一个RDD[Vector],输出将会是一个Double值或者相关性矩阵。下面是一个应用的例子。 import org.
如果我们有数据集: 如何创建y轴表示“a”,x轴表示“b”的相关矩阵? 目的是查看两个数据集的匹配列之间的相关性,如下所示:
我正在寻找一种方法来声明“2个依赖项之间的依赖项”。 例如,在我的模块中,我ivy.xml以下行: 我的问题是,日志经典 1.0.13 依赖于 slf4j-api 1.7.5,而我的模块依赖于 1.6.6(slf4japiversion 的值)。 我无法更改 slf4japiversion,但将来它可以由其他人升级。 有没有办法声明对logback的依赖关系,以检索与我的slf4j api版本兼容
问题内容: 我有两个数组,它们的形状为和。我想计算每对可能的行之间和(分别来自和)之间的相关系数。 什么是最快,最Python化的方法?(遍历,对我来说似乎既不快速也不是pythonic。)我期望答案涉及and / or 。现在,我的数组是 s,但是我愿意将它们转换为其他类型。 我期望我的输出是一个带有shape的数组。 注意:当我说“相关系数”时,我指的是皮尔逊积矩相关系数。 以下是一些注意事项
我是统计学方面的新手,如果您能给我一些见解,我将不胜感激: 我有两个大表--工作结果Model_1和model_2。我创建并计算了统计数据--比如精度=真阳性/(真阳性+假阳性),并假设第一个模型比第二个模型好,因为Model_1中的比例比Model_2中的好。 如何从统计上证明?我有一个想法,使用bootstrap(或者只是我的两个初始样本中的随机样本),一遍又一遍地计算那里的度量,看看那个度量
我有3个模型在我的项目: 用户型号代码: 职业标准守则 迁移: 用户职业模型代码 迁移: 当我尝试这个代码时,我通过他的名字搜索用户,并得到职业名称,然后计算该职业的用户。 代码: 我收到错误消息: 照明\数据库\查询异常:SQLSTATE[23000]:完整性约束违反:1052列'id'在其中子句是含糊不清的(SQL:选择*从存在的职业(选择*从用户内连接user_professionsuser
我有以下图表: 我正在寻找一种方法来计算从a发送到b和从b发送到c/d的金额之间的差异,这取决于referenceId,但不使用特定的referenceId。 所以我在寻找像下面这样的半代码: 有人知道我该怎么做吗?
问题内容: 给定一个熊猫数据框df,以获得其列与之间的相关性的最佳方法是什么? 我不希望输出用来计数行,而内置相关性可以。但是我也希望它输出一个或标准错误,而内置错误则不会。 似乎被NaN赶上了,尽管我相信它确实具有重要意义。 数据示例: 问题答案: @Shashank提供的答案很好。但是,如果您想使用pure的解决方案,则可能会这样: 结果: 与统计功能相同的结果: 结果: 为了扩展更多的可变项