R: MICをためしてみる (2): Taglibro de H
前回のつづき。有意差が気になる向きには、ということでランダマイゼーションテストをやってみた。 こういうコード。 library(minerva) ## bootstrap function mic.fun <- function(dat, ind) { mine(dat$x, dat[sample.int(nrow(dat)), ]$y)$MIC } set.seed(12345) n <- 500 data <- vector("list", 3) mic <- vector("list", 3) data[[1]] <- data.frame(x = runif(n, -1, 1)) data[[1]]$y <- data[[1]]$x + rnorm(n, 0, 0.1) data[[2]] <- data.frame(x = runif(n, -1, 1)) data[[2]]$y
R: MICをためしてみる: Taglibro de H
"相関"の話＆そのついでに"21世紀の相関（MIC）"の話（ややマニア向け） - Take a Risk: 林岳彦の研究メモ ということで、MICをためしてみた。 Rでは、minervaパッケージをつかえばよいとのことだったので、さっそくインストールした。 ためしてみる。 > library(minerva) まずはこういうデータでやってみる。 > n <- 100 > x <- runif(n, min = -1, max = 1) > y <- sqrt(1 - x^2) + rnorm(n, 0, 0.05) > > plot(x, y) Pearsonの相関係数だとこうなる。 > cor.test(x, y, method = "pearson") Pearson's product-moment correlation data: x and y t = 0.4569, df =
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