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我正在使用在邮件列表中多次发布的 cor.prob() 函数来获取相关矩阵（下对角线）和 p 值（上对角线）：

cor.prob <- function (X, dfr = nrow(X) - 2) {
  R <- cor(X)
  above <- row(R) < col(R)
  r2 <- R[above]^2
  Fstat <- r2 * dfr/(1 - r2)
  R[above] <- 1 - pf(Fstat, 1, dfr)
  R[row(R) == col(R)] <- NA
  R
}

d <- data.frame(x=1:5, y=c(10,16,8,60,80), z=c(10,9,12,2,1))

cor.prob(d)

> cor.prob(d)
           x           y           z
x         NA  0.04856042 0.107654038
y  0.8807155          NA 0.003523594
z -0.7953560 -0.97945703          NA

我如何将上述相关矩阵（下半部分的相关性，上半部分的 p 值）折叠成一个四列矩阵：两个索引、相关性和 p 值？例如：

i  j   cor    pval
x  y   .88    .048
x  z  -.79    .107
y  z  -.97  0.0035

我已经看到了这样的上一个问题的答案，但只会给我一个 3 列矩阵，而不是一个四列矩阵，其中 p 值和相关性具有单独的列。

任何帮助表示赞赏！

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好吧，它不是矩阵，因为您不能混合字符和数字。但：

这是我的第一次尝试（在您的标签交换之前）：

m <- cor.prob(d)
ut <- upper.tri(m)
lt <- lower.tri(m)
d <- data.frame(i=rep(row.names(m),ncol(m))[as.vector(ut)],
            j=rep(colnames(m),each=nrow(m))[as.vector(ut)],
            cor=m[ut],
            p=m[lt])

现在应用我在下面建议的更正，你会得到

d <- data.frame(i=rep(row.names(m),ncol(m))[as.vector(ut)],
            j=rep(colnames(m),each=nrow(m))[as.vector(ut)],
            cor=m[ut],
            p=t(m)[ut])

最后你的标签交换，使用row()/col()，把它写成一个函数：

f1 <- function(m) {
  ut <- upper.tri(m)
  data.frame(i = rownames(m)[row(m)[ut]],
            j = rownames(m)[col(m)[ut]],
            cor=t(m)[ut],
            p=tm[ut])
}

然后

m<-matrix(1:25,5,dimnames=list(letters[1:5],letters[1:5])
> m
  a  b  c  d  e
a 1  6 11 16 21
b 2  7 12 17 22
c 3  8 13 18 23
d 4  9 14 19 24
e 5 10 15 20 25

> f1(m)
   i j cor  p
1  a b   6  2
2  a c  11  3
3  b c  12  8
4  a d  16  4
5  b d  17  9
6  c d  18 14
7  a e  21  5
8  b e  22 10
9  c e  23 15
10 d e  24 20

如果不是这个，你能解释一下你的预期吗？

于 2012-08-24T20:38:36.000 回答
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 cd <- cor.prob(d)
 dcd <- as.data.frame( which( row(cd) < col(cd), arr.ind=TRUE) )
 dcd$pval <- cd[row(cd) < col(cd)]
 dcd$cor <- cd[row(cd) > col(cd)]
 dcd[[2]] <-dimnames(cd)[[2]][dcd$col]
 dcd[[1]] <-dimnames(cd)[[2]][dcd$row]
 dcd
#--------------------
  row col        pval        cor
1   x   y 0.048560420  0.8807155
2   x   z 0.107654038 -0.7953560
3   y   z 0.003523594 -0.9794570
于 2012-08-25T06:53:36.570 回答