**Bom dia pessoal, Gostaria de extrair o p valor de uma matriz de correlação de modo similar a: x<-rnorm(100) y<-rnorm(100) cor.test(x, y, method='pearson')$p.value mais se faço, x<-rnorm(100) y<-rnorm(100) z<-rnorm(100) dados<-cbind(x,y,z) cor(dados, method='pearson')$p.value o cor.test() me permite obter esse valor, mas o cor(), não faz o mesmo, Alguém teria alguma sugestão, Obrigado -- Alexandre DOS SANTOS Engenheiro Florestal, Msc. Laboratório de Entomologia Florestal Departamento de Entomologia Universidade Federal de Lavras Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras - Minas Gerais - Brasil Tel: +55 35 92230304
Alexandre, Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
Alexandre, Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem ( http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/9122.html). À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
Obrigado Walmes, Deu certo, apenas achei estranho o teste apresentar valores de p negativos, solução dada por Gabor Grothendieck e Bill Venables abaixo: require(Hmisc) x<-rnorm(100) y<-rnorm(100) z<-rnorm(100) dados<-cbind(x,y,z) pn <- function(X){crossprod(!is.na(X))} cor.prob <- function(X){ pair.SampSize <- pn(X) above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize) pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2 R <- cor(X, use="pair") above2 <- row(R) < col(R) r2 <- R[above2]^2 Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2) R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df) R } cor.prob(dados) Em 12-12-2011 11:11, Walmes Zeviani escreveu:
Alexandre,
Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem (http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/9122.html).
À disposição. Walmes.
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-- Alexandre DOS SANTOS Engenheiro Florestal, Msc. Laboratório de Entomologia Florestal Departamento de Entomologia Universidade Federal de Lavras Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras - Minas Gerais - Brasil Tel: +55 35 92230304
Será que você não tá fazendo a leitura errada do resultado? Os p-valores
(elementos acima da diagonal) são todos positivos, veja
> # pairwise sample size
> # Gabor G - 11/23/2004 R-help List
>
> pn <- function(X){ crossprod(!is.na(X)) }
> cor.prob <- function(X){
+ ## Correlations Below Main Diagonal
+ ## Significance Tests with Pairwise Deletion
+ ## Above Main Diagonal
+ ## Believe part of this came from Bill Venables
+ pair.SampSize <- pn(X)
+ above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize)
+ pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2
+ R <- cor(X, use="pair")
+ above2 <- row(R) < col(R)
+ r2 <- R[above2]^2
+ Fstat <- (r2*pair.df)/(1-r2)
+ R[above2] <- 1-pf(Fstat, 1, pair.df)
+ R
+ }
>
> mydata <- matrix(rnorm(1000), ncol=10)
> round(cor.prob(mydata),2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1.00 0.07 0.92 0.71 0.29 0.52 0.05 0.80 0.08 0.77
[2,] 0.18 1.00 0.01 0.62 0.45 0.53 0.63 0.05 0.89 0.41
[3,] 0.01 -0.25 1.00 0.63 0.36 0.73 0.94 0.09 0.28 0.67
[4,] -0.04 0.05 -0.05 1.00 0.11 0.76 0.92 0.26 0.63 0.75
[5,] -0.11 -0.08 0.09 0.16 1.00 0.13 0.04 0.20 0.78 0.94
[6,] 0.07 0.06 0.04 -0.03 -0.15 1.00 0.53 0.02 0.14 0.85
[7,] 0.20 0.05 -0.01 0.01 -0.20 -0.06 1.00 0.92 0.79 0.09
[8,] 0.03 0.19 -0.17 0.11 -0.13 -0.23 0.01 1.00 0.29 0.02
[9,] 0.17 -0.01 -0.11 0.05 0.03 0.15 0.03 -0.11 1.00 0.12
[10,] 0.03 0.08 0.04 -0.03 0.01 -0.02 0.17 -0.24 0.16 1.00
>
As correlações estão abaixo da diagonal.
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques Zeviani
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a parte de cima da Matriz são os P, a parte de baixo são as correlações []s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com Em 12/12/2011 11:31, ASANTOS escreveu:
Obrigado Walmes,
Deu certo, apenas achei estranho o teste apresentar valores de p negativos, solução dada por Gabor Grothendieck e Bill Venables abaixo:
require(Hmisc)
x<-rnorm(100) y<-rnorm(100) z<-rnorm(100) dados<-cbind(x,y,z)
pn <- function(X){crossprod(!is.na(X))}
cor.prob <- function(X){ pair.SampSize <- pn(X) above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize) pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2 R <- cor(X, use="pair") above2 <- row(R) < col(R) r2 <- R[above2]^2 Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2) R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df) R }
cor.prob(dados)
Em 12-12-2011 11:11, Walmes Zeviani escreveu:
Alexandre,
Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem (http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/9122.html).
À disposição. Walmes.
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Walmes e Leonard, Comparei cor(dados) com cor.prob(dados) e realmente os p valores estão na parte superior e o r na parte inferior, dei bobeira é só depois vi isto explicitado na função, Obrigado, Em 12-12-2011 13:07, Leonard de Assis escreveu:
a parte de cima da Matriz são os P, a parte de baixo são as correlações []s Leonard de Assis assis<dot> leonard<at> gmail<dot> com
Em 12/12/2011 11:31, ASANTOS escreveu:
Obrigado Walmes,
Deu certo, apenas achei estranho o teste apresentar valores de p negativos, solução dada por Gabor Grothendieck e Bill Venables abaixo:
require(Hmisc)
x<-rnorm(100) y<-rnorm(100) z<-rnorm(100) dados<-cbind(x,y,z)
pn <- function(X){crossprod(!is.na(X))}
cor.prob <- function(X){ pair.SampSize <- pn(X) above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize) pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2 R <- cor(X, use="pair") above2 <- row(R) < col(R) r2 <- R[above2]^2 Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2) R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df) R }
cor.prob(dados)
Em 12-12-2011 11:11, Walmes Zeviani escreveu:
Alexandre,
Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem (http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/9122.html).
À disposição. Walmes.
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participantes (3)
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Walmes Zeviani