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我试图显示在一个列表中，该列表告诉我列对、它们的相关性和 pvalue。然后消除相关性 < 0.5 & pvalues > 0.06 的那些。使用下一个矩阵

r <- 33
c <- 6
m0 <- matrix(0, r, c)
matriz<-apply(m0, c(1,2), function(x) sample(c(0,1),1))
cor.m<-cor.prob(matriz)

然后我们将在对角线上有 pvalues 和低于相关性。使用我从将相关性显示为有序列表中找到的类似答案，但我也尝试显示 pvalues，但没有成功。然后我至少尝试使用以下代码删除相关性<0.5的那些数据

cor.m[upper.tri(cor.m,diag=TRUE)]=NA  
cor.m<-as.data.frame(as.table(cor.m)) 
cor.m<-na.omit(cor.m)  
cor.m<-cor.m[-c((cor.m$Freq<'0.5')), ]  #but this erase no matter the feature

然后尝试了这个循环，但它生成了一个错误“Error en if (corx1$Freq[i] < 0.2) { waiting for TRUE/FALSE value:”并且还用这对数据更改了列

# then tried this with same results
for (i in 1:nrow(cor.m) ){ 
    if(cor.m$Freq[i]<0.2){
        cor.m<- as.data.frame(as.table(cor.m$Freq[-i]))
    }
}
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