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如何求和相关性，或计算脱节变量的相关性

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我正在尝试计算2个变量数组的相关性，但是数组在中间是脱节的 - 但我试图获得一个相关系数

例;

x:1, 2, [disjointed], 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6

y:2, 4, [disjointed], 9.1, 9, 8.9, 8.8, 8.7, 8.6

See the excel file I uploaded: http://www.qfpost.com/file/d?g=1UfQx3cUj

因为中间的不相交，值有些跳跃，当我将整个变量集合在一起时，我获得的相关系数并不真正反映变量之间的关系

我怎样才能计算出一个相关系数？我可以计算两个单独的相关性，但无论如何将两个相关性加在一起？

谢谢先生们

[编辑：格式化并添加了指向excel文件的链接]

c# windows excel math statistics

2 回答

  • 0

    简短的回答：看相关的衡量标准以外的相关性 .

    如果我正确理解您的问题，您正在考虑数据如下所示的问题：

    #R code
N=500
set.seed(10)
x = rnorm(N)
y = rnorm(N,10*x)
plot(x,y)
abline(reg = lm(y~x))
#correlation
cor(x,y)
[1] 0.9954706

    enter image description here

    这些显然是相关的X和Y变量 .

    但是，你的情况看起来更像这样（显然，这是简化以显示一点）：

    abs = ifelse(x>0, 10, -10)
y2 = rnorm(N,abs*x)
plot(x,y2)
abline(reg = lm(y2~x))
cor(x,y2)
[1] -0.01952952

    enter image description here

    相关性是两个变量之间线性关系的函数 . 在顶部图像中，很明显Y严重依赖于X，并且接近1的相关性反映了线性关系 . 然而，在底部图像中，即使Y严重依赖于X，相关系数也几乎为0（并且在非常大的样本中将真正为0） .

    这只是相关性的缺点 - 没有“修复”，你可以将X和Y的相关性加在X = 0之上和之下 . 如果您想要更好的方法来表征数据的相关性，请查看（例如）非线性回归技术 . 更好的是，与您所在机构的统计员合作（或在附近找一个） . 如果没有更多数据，就无法确切地知道您需要什么 .

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    如果你真的想要一个总结这两组的相关性，你可以通过计算一个元相关

    1）将R和大小转换为Fisher's Z及其标准误差

    https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation

    2）例如，通过元分析将它们整合在一起

    https://cran.r-project.org/web/packages/rmeta/index.html

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