"cor"함수 사용의 올바른 사용 R

적절한 x (벡터 행렬 또는 데이터 프레임) 입력이 어떤 모양인지 알고 싶습니다. 나는 현재이 두 종류의 행렬에서 함수를 사용하고있다. 그러나 R이 내가 의도 한대로 내 데이터를 어떻게 해석 할 지 확신하지 못합니다. 예제를 통해 행렬의 유형을 설명하겠습니다."cor"함수 사용의 올바른 사용 R

유형 1

  Gene1 Gene2 Gene3 
    sample1 
    sample2

유형

  Sample1 Sample2 Sample3 
gene 1 
gene 2 
gene 3

이 이러한 형식 유효 X 매개 변수 중 하나가 있습니까? 두 가지 유형의 행렬을 입력하고 결과를 얻지 만,이 함수가 적절한 사용인지 여부를 모른 채로 이들은 단지 난수입니다. 시간 내 주셔서 감사합니다. 나는 이것이 더 흥미롭지 않다는 것에 사과한다.

출처

2012-06-24 order

X이 행렬 인 경우 cor(X)은 원래 행렬의 열 수와 동일한 행 수와 열 수를 갖는 사각 상관 행렬을 생성합니다. 즉, cor은 행렬의 열 사이에 상관 관계를 생성합니다. 다음은 간단한 예입니다.

> x <- rnorm(5) 
> y <- rnorm(5) 
> cbind(x,y) 
      x  y 
[1,] 1.67287 1.70663 
[2,] -1.23120 0.56948 
[3,] 0.67538 -0.20596 
[4,] -1.21077 0.11648 
[5,] 0.60409 1.15405 

> cor(cbind(x,y)) 
     x  y 
x 1.00000 0.56329 
y 0.56329 1.00000

이 질문에 대한 답변은 있습니까?

출처

2012-06-24 03:40:49

내가 아는 것을 알고 있다고 생각합니다. 열이 변수이고 행 샘플이 올바른 데이터를 산출하는 것이 필요한가? 본질적으로 그것은 cbind()가 아닌 rbind()를 사용했거나 결과물이 쓰레기가되는 경우에는 의미가 있습니까? – order

데이터를 함께 저장하는 방법은 실제로 중요하지 않습니다. 설명서 및 Jason의 예를 들어 데이터 열 사이의 상관 관계 분석 매트릭스를 구성하므로 사용자에게 분명해야합니다. – Dason

@Dason 문서를 읽었을 때 비교가 열 단위로 수행되었다는 것을 모았습니다. 나는 그것이 문서에 명확하게 진술되어 있음을 볼 수있다. 어느 시점에서 당신이 문서의 일부를 흡수하지 못한 것은 확실합니다. – order

"cor"함수 사용의 올바른 사용 R

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