Matriz plana en R a cuatro columnas (índices y triángulos superior/inferior)

Estoy usando la función cor.prob() que se ha publicado varias veces en la lista de correo para obtener una matriz de correlaciones (diagonal inferior) y valores p (diagonales superiores):

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

¿Cómo colapsaría la matriz de correlación anterior (con las correlaciones en la mitad inferior, los valores p en la mitad superior) en una matriz de cuatro columnas: dos índices, la correlación y el valor p? P.ej:

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

He visto la respuesta a la pregunta anterior así, pero solo me dará una matriz de 3 columnas, no una matriz de cuatro columnas con columnas separadas para el valor p y la correlación.

Cualquier ayuda es apreciada!

preguntado el 24 de agosto de 12 a las 21:08

Acabo de editar para mayor claridad. Quiero colapsar la salida de cor.prob() a una tabla de cuatro columnas con dos columnas para los índices, una columna para las correlaciones (que estaban en la diagonal inferior de la matriz original) y una columna para el p- (que estaban en la mitad superior de la matriz original). -

2 Respuestas

bueno, no es una matriz, porque no puedes mezclar caracteres y números. Pero:

este es mi primer intento (antes de su cambio de etiqueta):

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])

ahora aplique la corrección que sugerí a continuación y obtendrá

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])

finalmente su intercambio de etiquetas, use fila()/col(), y escríbalo como una función:

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])
}

luego

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

¿Puedes explicar qué esperabas si no fuera esto?

Respondido 25 ago 12, 07:08

Sí bien hecho. Excepto cambiar ut/lt en cor/p (la correlación es el triángulo inferior, p es el triángulo superior). editaré - Stephen Turner

@StephenTurner Por favor, obtenga una vista previa del comentario de ChrisW: "la última línea debería haber sido p=t(m)[ut] o no se generalizará a > 3 filas/columnas". Aparentemente no puede comentar. - hhh

Parece haber funcionado bien sin esa edición. Lo pondré en una nueva respuesta. Tendrá que ser una nueva respuesta, demasiado larga para comentar. - Stephen Turner

Sí, tengo problemas para aplicarlo a los datos de mtcars. - Stephen Turner

¿que tipo de problema? Vea la respuesta editada arriba, demasiado grande para comentar. - CrisW 

 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

Respondido 25 ago 12, 07:08

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