为 cor() 选择 R 中的特定元素
Selecting specific elements in R for cor()
我现在需要找到两个变量 cor(dataframe$x,dataframe$y) 之间的相关性，其中 x, y 是列名，dataframe 是数据框。我的数据框中的一列是指示函数（0 和 1）。
我想知道如何比较两个不同组（0 和 1）的 x 值及其相应的 y 值。我是 R 的新手，所以我想我想知道 cor() 函数是否有内置功能，或者我是否必须用 x's 和 [=15 重建 dataframe/array =] 来查找不同组的相关性。
猜猜这也引出了另一个问题（我用谷歌搜索过，我还不是很清楚）：在这些函数下使用 R 中的向量、数组和数据框有什么区别（即 cor(), t.test(), 等等)?
您可以计算指标列指定的行子集的相关性。 select 一个子集使用 dataframe[logical_index,] 其中 logical_index 是布尔向量（在 R 中称为逻辑）。为此，您应该将指标转换为布尔值。
logical_index <- as.logical(dataframe$indicator)
cor(dataframe[logical_index,]$x, dataframe[logical_index,]$y)
cor(dataframe[!logical_index,]$x, dataframe[!logical_index,]$y)
向量、矩阵、数组、列表和数据框都是 R 的不同原始类型。Hadley 在 Advanced R 中对这些差异进行了清晰且相对简单的介绍：http://adv-r.had.co.nz/Data-structures.html
我现在需要找到两个变量 cor(dataframe$x,dataframe$y) 之间的相关性，其中 x, y 是列名，dataframe 是数据框。我的数据框中的一列是指示函数（0 和 1）。
我想知道如何比较两个不同组（0 和 1）的 x 值及其相应的 y 值。我是 R 的新手，所以我想我想知道 cor() 函数是否有内置功能，或者我是否必须用 x's 和 [=15 重建 dataframe/array =] 来查找不同组的相关性。
猜猜这也引出了另一个问题（我用谷歌搜索过，我还不是很清楚）：在这些函数下使用 R 中的向量、数组和数据框有什么区别（即 cor(), t.test(), 等等)?
您可以计算指标列指定的行子集的相关性。 select 一个子集使用 dataframe[logical_index,] 其中 logical_index 是布尔向量（在 R 中称为逻辑）。为此，您应该将指标转换为布尔值。
logical_index <- as.logical(dataframe$indicator)
cor(dataframe[logical_index,]$x, dataframe[logical_index,]$y)
cor(dataframe[!logical_index,]$x, dataframe[!logical_index,]$y)
向量、矩阵、数组、列表和数据框都是 R 的不同原始类型。Hadley 在 Advanced R 中对这些差异进行了清晰且相对简单的介绍：http://adv-r.had.co.nz/Data-structures.html