R语言计算相关性和p-values
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2022-05-19 11:58:07
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title: R语言计算相关性和p-values
date: 2021-08-21 23:45:52
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#R语言计算相关性和p-values
setwd('C:/Users/LHW/Desktop/南极企鹅与遥相关/企鹅数据/ARCGIS可视化/和各指数的相关性分析/去趋势后的相关性分析/')
data <- read.table("clipboard",sep="\t",header = T)
site_list<-unique(data$site_name)
#计算相关系数
test<-data[data$site_name==site_list[1],]
test<-test[,2:length(test)]
cor_temp<-cor(test)
t<-cor_temp[2,]
#colnames(t)[1]<-site_list[1]
t1<-cor_temp[dim(cor_temp)[1],]
#colnames(t1)[1]<-paste('detrended',site_list[1])
ini1<-t
ini2<-t1
for (i in 2:length(site_list)) {
print(i)
test<-data[data$site_name==site_list[i],]
test<-test[,2:length(test)]
cor_temp<-cor(test)
t<-cor_temp[2,]
#colnames(t)[1]<-site_list[i]
t1<-cor_temp[dim(cor_temp)[1],]
#colnames(t1)[1]<-paste('detrended',site_list[i])
ini1<-cbind(ini1,t)
ini2<-cbind(ini2,t1)
}
colnames(ini1)<-site_list
colnames(ini2)<-site_list
write.csv(ini1,file="gentoo_corr.csv")
write.csv(ini2,file="detrend_gentoo_corr.csv")
#计算显著性水平
setwd('C:/Users/LHW/Desktop/南极企鹅与遥相关/企鹅数据/ARCGIS可视化/和各指数的相关性分析/去趋势后的相关性分析/')
data <- read.table("clipboard",sep="\t",header = T)
site_list<-unique(data$site_name)
library(Hmisc)
test<-data[data$site_name==site_list[1],]
test<-test[,2:length(test)]
test<-as.matrix(test)
cor_temp<-rcorr(test)$P
t<-cor_temp[2,]
#colnames(t)[1]<-site_list[1]
t1<-cor_temp[dim(cor_temp)[1],]
#colnames(t1)[1]<-paste('detrended',site_list[1])
ini1<-t
ini2<-t1
for (i in 2:length(site_list)) {
print(i)
test<-data[data$site_name==site_list[i],]
test<-test[,2:length(test)]
test<-as.matrix(test)
cor_temp<-rcorr(test)$P
t<-cor_temp[2,]
#colnames(t)[1]<-site_list[i]
t1<-cor_temp[dim(cor_temp)[1],]
#colnames(t1)[1]<-paste('detrended',site_list[i])
ini1<-cbind(ini1,t)
ini2<-cbind(ini2,t1)
}
colnames(ini1)<-site_list
colnames(ini2)<-site_list
write.csv(ini1,file="gentoo_pvalues.csv")
write.csv(ini2,file="detrend_gentoo_pvalues.csv")
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