计算两个列表之间的皮尔逊系数答案

【问题标题】：Calculate the pearson coefficient between two lists计算两个列表之间的皮尔逊系数
【发布时间】：2019-12-12 10:02:46
【问题描述】：

我有两个不同的列表（a 和 b），其中包含 626257 个向量，每个向量包含 44 个数字条目。一个列表包含样本数据，另一个列表用作参考。现在我想计算两个列表的所有条目之间的 pearson 相关性。我将值存储在变量 (r) 中。

不幸的是，“r”的输出只包含“NA”条目。

这里是生成两个虚拟列表的代码。

a = replicate(626257,rep(10,44),simplify = FALSE)
b = replicate(626257,rep(3,44),simplify = FALSE)

这里是计算相关性的代码。

r = lapply(seq_along(a), function(ind)cor(a[[ind]], b[[ind]]))
View(r)

【问题讨论】：

您的向量的方差为零，请尝试用随机数据替换它们，例如rnorm(44)。
你想要的结果是什么？你想要626257个值还是一个值（a中的所有值与b中的所有值之间的相关性？
我无法用 rnorm(44) 替换 44 值。因为我希望每个向量有 44 个条目。但我试过这个：rnorm(10) 和 rnorm(3)。但现在每个向量有 440 和 132 个条目。我不理解为什么。我想要向量中的随机数，但向量的数量（626257）和长度（44）不应该改变。最后我想要626257个相关值。
我的答案中的代码（包括rnorm(44)）创建了一个具有 44 个正态分布值的向量 - 这就是你想要的。

【解决方案1】：

您可以使用mapply 轻松完成此任务。正如 AkselA 指出的那样，您首先需要模拟具有一些差异的数据（例如，使用 rnorm(44) 而不是 rep, 10, 44)）。见下文：

a <- replicate(626257,rnorm(44),simplify = FALSE)
b <- replicate(626257,rnorm(44),simplify = FALSE)
r <- mapply(cor, a, b)

【讨论】：