如何计算 R 中的 Phi 系数

最新推荐文章于 2025-02-09 23:59:50 发布
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分类专栏： R语言大学作业 文章标签： r语言 开发语言
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Phi 系数是衡量二元变量间关联的指标，可在R的psych包中使用phi()函数计算。值范围从-1到1，越远离零表示关系越强。类似于Pearson相关， Phi 系数可用于分析两个变量是否存在系统性的关联。

Phi 系数（有时称为均方列联系 数）是衡量两个二元变量之间关联的指标。

对于两个随机变量 x 和 y的给定 2×2 表：

在这里插入图片描述
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#create 2x2 table
data = matrix(c(4, 8, 9, 4), nrow = 2
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如何在R语言中计算Phi系数
PixelLoom的博客
08-29 940
在上述代码中，contingencyMatrix函数将数据集中的两个变量创建为列联表。在这里，我们提取了第2行第1列的元素，即Phi系数。它适用于两个二元变量同时取两个值的情况，并可以衡量它们之间的相关程度。在R语言中，我们可以使用以下步骤计算Phi系数。在R中，我们可以使用contingencyMatrix函数从数据集中创建列联表，然后使用rcorr函数计算Phi系数。运行上述代码，你将会得到计算得到的Phi系数作为输出结果。最后，我们可以将计算得到的Phi系数打印出来。步骤2：计算Phi系数。
R语言使用vcd包的assocstats函数计算两个分类变量的相关性的强弱、计算列联表的Phi系数、列联系数和Cramer’s V系数
statistics+insight+vista+power
04-30 1718
R语言使用vcd包的assocstats函数计算两个分类变量的相关性的强弱、计算列联表的Phi系数、列联系数和Cramer’s V系数
相关性分析
LSEC小陆的博客
08-16 5167
在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。 对于不同测量尺度的变数，有不同的相关系数可用： Pearson相关系数（Pearson’s r）：衡量两个等距尺度或等比尺度变数之相关性。是最常见的
希腊字母
weixin_34387284的博客
05-03 222
希腊字母简表 希腊字母简表 字母名称 国际音标 大写字母 小写字母 字母名称 国际音标 大写字母 小写字母 alpha /'ælfə/ Α α nu /nju:/ Ν ν beta /'bi:tə/ 或 /'beɪtə/ Β β...
r语言相关性分析_R语言数据分析系列相关性
m0_46047369的博客
12-19 5534
以上只是提到如何进行其中两种基因的相关性分析，但如果我们想探索PTEN与其他基因之间的相关性分析，就要改代码进行进一步的计算，我们想到，R语言中可以进行循环计算。如果我们对其中某两个变量的相关性感兴趣，就可以利用先前讲到的ggplot2，如果我们想探索所有基因的相关性，那我们就可以利用corrplot或者PerformanceAnalytics了。上图中，我们可以看到两种基因的表达情况之间的相关性，随着PTEN的表达升高，Gli的表达也同样呈上升趋势，因此两者具有正相关性。这样的图形可能会更加美观一点。
【R语言】相关系数
最新发布
lemon9597的博客
02-09 2374
cor()函数是R语言中用于计算相关系数的函数，相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。 常见的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）和肯德尔等级相关系数（Kendall's tau correlation coefficient）。
R语言分类变量关联度分析（Measures of association）、使用vcd包的assocstats函数对分类变量进行关联度分析、并输出phi系数、列联表系数、以及Cramer’s V系数
data+scenario+science+insight
10-13 640
R语言分类变量关联度分析（Measures of association）、使用vcd包的assocstats函数对分类变量进行关联度分析（Measures of association）、并输出phi系数、列联表系数、以及Cramer’s V系数
R计算两列数据的相关系数_【R语言】相关性分析、相关系数的显著性检验及可视化...
weixin_39895283的博客
11-21 7267
本篇文章介绍基于R语言的相关性分析、相关系数的显著性检验及可视化，该教程为个人笔记，大家也可参考学习，不足之处也欢迎大家批评指正！相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联，能通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接联系。相关系数是对变量之间的相关程度的定量描述，相关系数值介于-1~1之间，越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高；正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关。当...
二分类变量相关性分析spss_SPSS分析技术：两个定类变量的相关系数(1)
weixin_39594080的博客
12-30 1万+
基础准备前面草堂君给大家详细介绍了各种相关系数种类，不同的相关系数用来表示不同类型变量之间的相关关系强弱，大家可以点击下方文章链接回顾：统计理论深度阅读：相关系数家谱(第一部)统计理论深度阅读：相关系数家谱(第二部)接下来草堂君将给大家详细介绍不同相关系数的实际应用场景以及如何使用统计软件进行计算。知其然知其所以然，才能融会贯通和触类旁通。相关分析的作用开始正式文章前，草堂君先帮大家回顾...
R语言-2*2卡方检验与效应量
Yang_psy的博客
03-08 3351
R语言2*2基础卡方检验及效应量。
马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）
Winnycatty的博客
10-08 3万+
马修斯相关系数是在使用机器学习作为二进制（2类）的质量的度量的分类，通过生物化学引入布赖恩W. 马修斯在1975年 它考虑到真和假阳性和假阴性，并且通常是被视为一种平衡的措施，即使这些班级的规模大小不同也可以使用。 MC实质上是观察到的和预测的二元分类之间的相关系数; 它返回介于-1和+1之间的值。系数+1表示完美预测，0表示不比随机预测好，-1表示预测和观察之间的完全不一致。统计数据也称为ph...
R计算两列数据的相关系数_R语言入门之相关性
weixin_39530288的博客
11-21 7463
今天这一期的内容主要是如何在R中进行数据之间的相关性分析，其实这一部分的内容和独立性检验的有点类似，大家可以对比着学习！1. 相关性度量的assocstats()函数在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x) 函数，这里x是一个列联表，示例如下：A <- c(rep("male",15),rep("female"...
相关系数种类
u011089523的博客
11-06 1万+
相关系数种类   （一） Pearson积差相关（K. Pearson product-moment correlation ；r） 1. X变数：等距、比率变量（连续变量） 2. Y变数：等距、比率变量（连续变量） 3. 公式： 4. 特性：数值稳定、标准误小。 5. 例：工作时数与收入的关系。 （二） Spearman等级相关（Spear
欧拉函数phi值的计算模板
pianoの安心小家
07-27 2481
求小于n且与n互质的整数的个数。告诉你n的唯一分解式 我们可以运用容斥原理，先分别减去是p1,p2,p3..pn的倍数，再加上同时是他们素因子的个数，再减去3个……以此类推即可。 我们可以化简一下公式：f(x)=x*(1-1/p1)*(1-1/p2).....,其中p1，p2.....是n的素因子。 这就是大名鼎鼎的欧拉函数，然后我们可以用编程轻松的解决这个问题 运用求质数的方法，每次找到
R语言基本备忘-统计分析
EchoCaiCai的专栏
05-12 8041
Part1 相关统计量说明 峰度系数Coefficientof kurtosis http://baike.baidu.com/link?url=gS_sgtNYSRdjLnadNWDDa357DIzJma-tdheAx5eKp0WzTvuH_PYg8hnMNIiP4-DRmewtftVQXXUbtIYzvz4bTq 峰度系数（Kurtosis）用来度量数据在中心聚集程度。在正态分布情况下，
数学分析笔记12：傅里叶级数
小辉的数学博客
03-01 3667
内容摘要：1.傅里叶级数的计算 2. 傅里叶级数的逐点收敛性 3. 傅里叶级数的其他收敛性
数据分析进阶 - 相关分析（皮尔逊相关系数）
Totoro1745的博客
03-13 8639
相关分析 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现其中关键影响及驱动因素。在实际的工作应用中，常常用于特征的发现与选择。 皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与
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R语言基本统计方法
qq_24138061的博客
06-21 4730
很多时候我们做数据分析就是为了分析出每个变量之间的关系，并且做出相应的指导方向，落实到执行，有哪些分析方法了？ 一、描述性统计分析 1）方法云集 用summary()函数来获取描述性统计量 apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描述性统计量 函数fivenum()可返回图基五数总括（Tukey’s five-number summary，即最小值、下四分位数、中位数、上...
R计算两列数据的相关系数
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### 使用R语言计算两个变量或列的相关系数 对于不同类型的变量，可以选择不同的方法来计算相关系数。当处理的是分类变量时，`vcd`包中的`assocstats`函数能够用于评估两个分类变量间的关联强度，并能提供Phi系数、列联系数以及Cramer’s V系数等统计量[^1]。 然而，在面对连续型变量的情况下，则更常采用Pearson相关系数来进行线性关系的衡量。此系数的数值区间限定于-1至1之间；绝对值越大意味着两者间存在更强的线性依赖程度，而正负号则指示了这种关系的方向——即正向还是反向的关系[^2]。 为了具体实现这一操作，可利用基础安装里自带的功能或是额外加载特定软件包： #### 方法一：使用内置函数 `cor()` 和 `cor.test()` 这两个命令允许快速简便地获取两组数据集之间的简单相关性和显著性检验的结果。其中，`cor()`仅返回相关系数本身，而`cor.test()`除了给出相同的相关度外还会附加一个p-value用来判断结果是否具有统计学意义[^3]。 ```r # 假设dataframe df中有两列表示想要比较的数据A和B result <- cor(df$A, df$B, method="pearson") # 计算皮尔逊相关系数 print(result) test_result <- cor.test(df$A, df$B, method="pearson") # 进行皮尔逊相关性测试并获得P值 print(test_result) ``` #### 方法二：通过设置参数选择不同类型的相关测量方式 如果希望探索除Pearson之外其他形式的相关测度（比如Kendall tau等级相关或者是Spearman秩相关），可以在调用上述任一函数时修改其`method`参数选项为相应的字符串标识符："pearson", "kendall" 或者 "spearman"[^4]。 ```r # Spearman 秩相关例子 rank_correlation <- cor(df$A, df$B, method="spearman") print(rank_correlation) # Kendall Tau-B 等级相关例子 tau_b <- cor(df$A, df$B, method="kendall") print(tau_b) ```
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