spearman - R-Mensaje de advertencia: "En cor(...): la desviación estándar es cero"

correlation variables in r

Question

Tengo un solo vector de datos de flujo (29 datos) y datos de matriz 3D (360 * 180 * 29)

Quiero encontrar la correlación entre un solo vector y un vector 3D. La matriz de correlación tendrá un tamaño de 360 ​​* 180.

> str(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA)
 num [1:29] 0.151 0.644 0.996 0.658 1.702 ...
> str(ssta_winter)
 num [1:360, 1:180, 1:29] NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
> summary(ssta_winter)
    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.     NA''s 
    -2.8     -0.2      0.1      0.2      0.6      6.0 596849.0 

Lo anterior es la estructura del vector y la matriz 3D. La matriz 3D tiene muchos valores como Null.

> for (i in 1:360) {
+   for(j in 1:180){
+       cor_ScottsCk_SF_SST_JJA[i,j] = cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA,ssta_winter[i,j,]) 
+    }
+ }
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

Esta parte del código anterior es el código para encontrar la correlación. Pero da waring como

> warnings()
Warning messages:
1: In cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA, ssta_winter[i, j,  ... :
  the standard deviation is zero
2: In cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA, ssta_winter[i, j,  ... :
  the standard deviation is zero
3: In cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA, ssta_winter[i, j,  ... :
  the standard deviation is zero
4: In cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA, ssta_winter[i, j,  ... :
  the standard deviation is zero
5: In cor(ScottsCk_flow_1981_2010_JJA, ssta_winter[i, j,  ... :
  the standard deviation is zero

Además, el resultado de la matriz de correlación es todo NULO. ¿Cómo pasó esto?

> str(cor_ScottsCk_SF_SST_JJA)
 num [1:360, 1:180] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

He utilizado exactamente el mismo código bfr con 350 vectores de flujo y 360 * 180 * 350 matrices. Este código funciona perfectamente.

Answer 1

Algunos pensamientos.

Primero, utilizando apply() , puedes reemplazar ese bucle anidado con algo como esto:

cor_ScottsCk_SF_SST_JJA <- 
    apply(ssta_winter, MARGIN = 1:2, FUN = cor, ScottsCk_flow_1981_2010_JJA)

En segundo lugar, parece que> 31% ( 596849/(360*180*29) ) de los puntos en ssta_winter son NaN o (posiblemente) NA_real_ . Dado el valor de retorno de una correlación calculada en vectores que contienen incluso un solo NaN ,

cor(c(1:3, NaN), c(1:4))
# [1] NA

¿no es probable que todos esos NaN causen que cor_ScottsCk_SF_SST_JJA se llene con NA s?

Tercero, como los mensajes de advertencia le dicen claramente, algunos de los vectores que está pasando a cor() tienen una variación cero. No tienen nada que ver con los NaN s: como se muestra a continuación, R no se queja de las desviaciones estándar de 0 cuando se trata de NaN . (También con bastante sensatez, ya que no puede calcular las desviaciones estándar para números no definidos):

cor(c(NaN, NaN, NaN, NaN), c(1,1,1,1))
# [1] NA

cor(c(1,1,1,1), c(1,2,3,4))
# [1] NA
# Warning message:
# In cor(c(1, 1, 1, 1), c(1, 2, 3, 4)) : the standard deviation is zero

Answer 2

La siguiente utiliza la library("psych")

partial.r(sd,c("GPA","SAT"),"GRADE1",use = "complete.obs")
Warning Message:
 In cor(data, use = use, method = method) : the standard deviation is zero

sd contiene NA para SAT.

partial.r(subset,c("GPA","SAT"),"GRADE1", use = "complete.obs")
no warnings

subconjunto ha eliminado las NA