python中cor函数 python cov函数

R函数cor()参数use简介

官方给的解释是

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其实这几个参数是用于控制 NA 值的，那具体在实际运用中都有哪些效果呢？

就是说矩阵中如果某一列向量有NA值，那么该参数的作用是凡是同具有NA值的那一列向量计算相关性，得到的相关性都是NA

那么凡是与a计算的相关性都为NA

这一个参数要求数据中不能含有NA，否则报错，只有不含有NA才能正常计算

这个参数的作用是将具有NA值的那一行数据删除，用剩下的数据计算两两间相关性；如果每一行数据都有NA则会报错

如果每一行数据都有NA，则会报错：

这个参数的作用和complete.obs类似，只不过如果每一列向量都有NA，则计算相关性的矩阵并不会报错，而会给出NA

而如果每一行数据都有NA，则会相关性会给出NA：

这个参数有些复杂，要配合 Pearson 相关系数来计算。它的作用是如果某一列向量中有NA，那么计算该向量与其他向量相关性时，去除具有NA的那一行：

我们看到，由于a向量具有NA，b和c没有NA，所以在计算a，b之间相关性和a，c之间相关性的时候，采取的是去除有NA的那一行，用剩下的数据计算（如dm和dn）；而在计算b，c相关性的时候则是采用用全部数据进行计算的方式（如dr）

时间序列笔记-自相关

在datacamp网站上学习“ Time Series with R ”track

“Introduction to Time Series Analysis”课程做的对应笔记。

学识有限，错误难免，还请不吝赐教。

如无特殊说明，笔记中所使用数据均来自datacamp课程

自相关（autocorrelation or lagged correlation）用于评估时间序列数据是否依赖于其过去的数据。

假设时间序列是弱平稳的：之间的相关系数记为，函数ρ称为自相关函数(autocorrelation function, ACF)

与之类似，自协方差函数用表示

设满足弱平稳过程。

设有例数为n的时间序列数据x，按照自相关函数的定义，以计算为例，我们可以手动构造计算自相关系数的成对数据，x_t0 x_t1对应x[t],x[t-1]，然后用cor()函数计算，本例中n=150:

cor(x_t0, x_t1)输出为：0.7630314

acf(..., lag.max =1, plot = FALSE)函数可以用来计算lag为1的自相关系数：

acf()函数输出中lag为1的自相关系数为0.758

可以看出我们手动计算的结果和acf()函数计算的结果略有不同。这是因为acf()使用的是用n作为分母的计算版本而手动计算利用cov()函数使用的是用n-h（这里h=1）作为分母的计算版本。

acf()函数以n作为分母的计算方法算出的自相关系数是有偏的，但是在时间序列分析中更常用（preferred）。

验证两种计算方法相差一个因子：(n-h)/n

cor(x_t1, x_t0) * (n-1)/n输出结果为0.7579445.

acf(x, lag.max = 1, plot = F)[1][[1]]输出结果为0.7579761

看来除了课程中提到的计算版本分母不同以外这两种计算方法还有其他的差异导致计算结果在考虑到分母问题以后仍然有一点点微小的不同。

acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE)函数会计算h=0,1,2...直到lag.max参数指定值对应的自相关系数。

此外，acf()函数的plot选项默认为TRUE，可以生成自相关图，自相关图会显示各lag值对应的自相关系数，并用蓝色水平虚线表示自相关系数为0的95%置信区间边界线，如果自相关系数在两条虚线以内则表明自相关系数没有统计学意义。

例子数据：x显示出强持续性（persistence），即时间序列的值与前一测量值呈现出强相关性；y具有周期性，周期大约为4；z则没有明确的模式。

对上面三个时间序列使用acf()函数：

响应面方差分析表cor是什么

R语⾔中的cor和cov

⼤学时候的知识忘的还真差不多了。。。

R语⾔：

cor函数计算的是列与列间的相关系数，得到的举证C(i,j)是第i列与第j列相关系数。

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