R中的加权相关
Weighted correlation in R
我正在尝试输出各个位置的相关矩阵。行名 'PC1'、PC2' 等代表主成分。由于主要成分的百分比方差解释（以及权重）从 PC1 到 PC4 减少，我需要 运行 皮尔逊相关性，以便将 PC 的权重考虑在内。
换句话说，第1行比第2行更重要，第2行比第3行更重要，依此类推...
4行的简单权重向量如下：
w = [1.00, 0.75, 0.50, 0.25]
我确实经历了 this，但我对解决方案并不完全清楚，与这个问题不同的是，我需要在权衡其行的同时找到 SINGLE 矩阵的列内的相关性。
好的，这在 R 中使用 cov.wt
很容易做到
weighted_corr <- cov.wt(DF, wt = w, cor = TRUE)
corr_matrix <- weighted_corr$cor
就是这样！
我正在尝试输出各个位置的相关矩阵。行名 'PC1'、PC2' 等代表主成分。由于主要成分的百分比方差解释（以及权重）从 PC1 到 PC4 减少，我需要 运行 皮尔逊相关性，以便将 PC 的权重考虑在内。
换句话说，第1行比第2行更重要，第2行比第3行更重要，依此类推...
4行的简单权重向量如下：
w = [1.00, 0.75, 0.50, 0.25]
我确实经历了 this，但我对解决方案并不完全清楚，与这个问题不同的是，我需要在权衡其行的同时找到 SINGLE 矩阵的列内的相关性。
好的，这在 R 中使用 cov.wt
weighted_corr <- cov.wt(DF, wt = w, cor = TRUE)
corr_matrix <- weighted_corr$cor
就是这样！