如何删除相关图矩阵中的无关紧要的变量
How to remove insignificant variables in a correlogram matrix
我有一个包含 29 个变量的数据集,我试图查看它们是如何关联的
cor()
.
这为我提供了一个 29X29 矩阵,其中包含每个产品对的 p 值。这些相关性中的大多数都是无关紧要的,我只想保留 p 值对 2 个特定变量显着的实例。
这是一个玩具示例,假设我只想维护与 mpg
、i.g.、cor_pmat(mpg, other_variables) < 0.05)
.
显着相关的变量
library(ggcorrplot)
p.mat <- cor_pmat(mtcars)
corr <- round(cor(mtcars), 2)
关于我该怎么做的任何提示?
这是数据框上 select 的函数:
library(dplyr)
library(rlang)
library(broom)
select_via_cor_sig <- function(.data, x, p.value, ...) {
x <- rlang::ensym(x)
.data %>%
dplyr::select(-dplyr::all_of(x)) %>%
names() %>%
lapply(function(candidate) {
c(rlang::as_string(x), candidate)
}) -> ls_pairs
ls_pairs %>%
lapply(function(vec_pair) {
x <- .data[[vec_pair[1]]]
y <- .data[[vec_pair[2]]]
cor.test(x, y, ...) %>%
broom::tidy() %>%
dplyr::mutate(v1 = vec_pair[1], v2 = vec_pair[2]) %>%
dplyr::select(v1, v2, dplyr::everything())
}) %>%
dplyr::bind_rows() -> tbl_tidy_cor_test
tbl_tidy_cor_test %>%
dplyr::filter(p.value < {{p.value}}) %>%
dplyr::pull(v2) %>%
c(rlang::as_string(x), .) -> keepers
.data %>%
dplyr::select(dplyr::all_of(keepers))
}
# use it like so:
select_via_cor_sig(mtcars, mpg, 0.001)
如果您想要 p 值矩阵,您可以 运行 它在此函数生成的子集数据框中。
我有一个包含 29 个变量的数据集,我试图查看它们是如何关联的
cor()
.
这为我提供了一个 29X29 矩阵,其中包含每个产品对的 p 值。这些相关性中的大多数都是无关紧要的,我只想保留 p 值对 2 个特定变量显着的实例。
这是一个玩具示例,假设我只想维护与 mpg
、i.g.、cor_pmat(mpg, other_variables) < 0.05)
.
library(ggcorrplot)
p.mat <- cor_pmat(mtcars)
corr <- round(cor(mtcars), 2)
关于我该怎么做的任何提示?
这是数据框上 select 的函数:
library(dplyr)
library(rlang)
library(broom)
select_via_cor_sig <- function(.data, x, p.value, ...) {
x <- rlang::ensym(x)
.data %>%
dplyr::select(-dplyr::all_of(x)) %>%
names() %>%
lapply(function(candidate) {
c(rlang::as_string(x), candidate)
}) -> ls_pairs
ls_pairs %>%
lapply(function(vec_pair) {
x <- .data[[vec_pair[1]]]
y <- .data[[vec_pair[2]]]
cor.test(x, y, ...) %>%
broom::tidy() %>%
dplyr::mutate(v1 = vec_pair[1], v2 = vec_pair[2]) %>%
dplyr::select(v1, v2, dplyr::everything())
}) %>%
dplyr::bind_rows() -> tbl_tidy_cor_test
tbl_tidy_cor_test %>%
dplyr::filter(p.value < {{p.value}}) %>%
dplyr::pull(v2) %>%
c(rlang::as_string(x), .) -> keepers
.data %>%
dplyr::select(dplyr::all_of(keepers))
}
# use it like so:
select_via_cor_sig(mtcars, mpg, 0.001)
如果您想要 p 值矩阵,您可以 运行 它在此函数生成的子集数据框中。