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R語言-實現(xiàn)按日期分組求皮爾森相關(guān)系數(shù)矩陣

 更新時間：2021年04月17日 10:47:29   作者：大貓__0  
這篇文章主要介紹了R語言-實現(xiàn)按日期分組求皮爾森相關(guān)系數(shù)矩陣，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

R語言按日期分組求相關(guān)系數(shù)

前幾天得到了3700+支股票一周內(nèi)的波動率，想要計算每周各個股票之間的相關(guān)系數(shù)并將其可視化。最終結(jié)果保存在制定文件夾中。

部分數(shù)據(jù)如下：

先讀取數(shù)據(jù)

data<-read.csv("D:/data/stock_day_close_price_week_series.csv",
               header = TRUE,blank.lines.skip = TRUE)

利用mice包處理缺失值：

library(lattice)
library(MASS)
library(mice)
aggr(data,prop=FALSE,numbers=TRUE,sortVars=TRUE)#查看缺失值
imp<-mice(data[,3:7],1)#用鏈?zhǔn)椒匠谭ㄌ钛a缺失值
stripplot(imp,pch=20,cex=1.2)#查看填補結(jié)果
data1<-complete(imp,action = 1)

缺失值比例圖如下：

2

分組計算并分組保存：

d<-unlist(levels(factor(dat[,2])))#得到各個開始日期
mydata<-list()
mydatap<-list()
xg<-list()
for (i in 1:11 ) {#修改組數(shù)有多少個開始日期
  mydata[[i]] <- filter(dat,Start_date==d[[i]])#按照開始日期對數(shù)據(jù)分組
  mydatap[[i]] <- mydata[[i]][1:nrow(mydata[[i]]),3:7]
  xg[[i]]<- cor(t(mydatap[[i]]))#計算相關(guān)系數(shù)矩陣
  rownames(xg[[i]])=mydata[[i]][,1]
  colnames(xg[[i]])=mydata[[i]][,1]
  dat<-filter(dat,Start_date!=d[[i]])
  write.csv (xg[[i]],file=paste0('D:/data/','relation_graph_',d[[i]],'.csv'))#將相關(guān)系數(shù)矩陣存到文件中
}

部分計算結(jié)果：

總代碼如下：

data<-read.csv("D:/data/stock_day_close_price_week_series.csv",
               header = TRUE,blank.lines.skip = TRUE)
library(colorspace)
library(grid)
library(lattice)
library(mice)
library(data.table)
library(VIM)
library(dplyr)
library(corrplot)
matrixplot(data)
aggr(data,prop=FALSE,numbers=TRUE,sortVars=TRUE)#查看缺失值

imp<-mice(data[,3:7],1)#用鏈?zhǔn)椒匠谭ㄌ钛a缺失值
stripplot(imp,pch=20,cex=1.2)
data1<-complete(imp,action = 1)
dat<-cbind(data[,1:2],data1)
d<-unlist(levels(factor(dat[,2])))#得到各個開始日期
mydata<-list()
mydatap<-list()
xg<-list()
for (i in 1:11 ) {#修改組數(shù)有多少個開始日期
  mydata[[i]] <- filter(dat,Start_date==d[[i]])#按照開始日期對數(shù)據(jù)分組
  mydatap[[i]] <- mydata[[i]][1:nrow(mydata[[i]]),3:7]
  xg[[i]]<- cor(t(mydatap[[i]]))#計算相關(guān)系數(shù)矩陣
  rownames(xg[[i]])=mydata[[i]][,1]
  colnames(xg[[i]])=mydata[[i]][,1]
  dat<-filter(dat,Start_date!=d[[i]])
  write.csv (xg[[i]],file=paste0('D:/data/','relation_graph_',d[[i]],'.csv'))#將相關(guān)系數(shù)矩陣存到文件中
}

補充：Pearson相關(guān)系數(shù)R代碼實現(xiàn)

Pearson相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）

Pearson's r，稱為皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient），用來反映兩個隨機變量之間的線性相關(guān)程度。

要理解皮爾遜相關(guān)系數(shù)，首先要理解協(xié)方差(Covariance)。協(xié)方差可以反映兩個隨機變量之間的關(guān)系，如果一個變量跟隨著另一個變量一起變大或者變小，那么這兩個變量的協(xié)方差就是正值，就表示這兩個變量之間呈正相關(guān)關(guān)系，反之相反。

如果協(xié)方差的值是個很大的正數(shù)，我們可以得到兩個可能的結(jié)論：

（1） 兩個變量之間呈很強的正相關(guān)性

（2） 兩個變量之間并沒有很強的正相關(guān)性，協(xié)方差的值很大是因為X或Y的標(biāo)準(zhǔn)差很大

那么到底哪個結(jié)論正確呢？只要把X和Y變量的標(biāo)準(zhǔn)差，從協(xié)方差中剔除不就知道了嗎？

協(xié)方差能告訴我們兩個隨機變量之間的關(guān)系，但是卻沒法衡量變量之間相關(guān)性的強弱。

因此，為了更好地度量兩個隨機變量之間的相關(guān)程度，引入了皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

可以看到，皮爾遜相關(guān)系數(shù)就是用協(xié)方差除以兩個變量的標(biāo)準(zhǔn)差得到的。

代碼如下：

> setwd("F:\\CSDN\\blog")
> states <- state.x77[,1:5]
> cov(states) #計算方差和協(xié)方差
              Population      Income   Illiteracy     Life Exp      Murder
Population 19931683.7588 571229.7796  292.8679592 -407.8424612 5663.523714
Income       571229.7796 377573.3061 -163.7020408  280.6631837 -521.894286
Illiteracy      292.8680   -163.7020    0.3715306   -0.4815122    1.581776
Life Exp       -407.8425    280.6632   -0.4815122    1.8020204   -3.869480
Murder         5663.5237   -521.8943    1.5817755   -3.8694804   13.627465
> cor(states) #計算Pearson積差相關(guān)系數(shù)
            Population     Income Illiteracy    Life Exp     Murder
Population  1.00000000  0.2082276  0.1076224 -0.06805195  0.3436428
Income      0.20822756  1.0000000 -0.4370752  0.34025534 -0.2300776
Illiteracy  0.10762237 -0.4370752  1.0000000 -0.58847793  0.7029752
Life Exp   -0.06805195  0.3402553 -0.5884779  1.00000000 -0.7808458
Murder      0.34364275 -0.2300776  0.7029752 -0.78084575  1.0000000
> cor(states,method = "spearman") #計算spearman等級相關(guān)系數(shù)
           Population     Income Illiteracy   Life Exp     Murder
Population  1.0000000  0.1246098  0.3130496 -0.1040171  0.3457401
Income      0.1246098  1.0000000 -0.3145948  0.3241050 -0.2174623
Illiteracy  0.3130496 -0.3145948  1.0000000 -0.5553735  0.6723592
Life Exp   -0.1040171  0.3241050 -0.5553735  1.0000000 -0.7802406
Murder      0.3457401 -0.2174623  0.6723592 -0.7802406  1.0000000
> cor.test(states[,3],states[,5]) #進行相關(guān)性系數(shù)

	Pearson's product-moment correlation

data:  states[, 3] and states[, 5]
t = 6.8479, df = 48, p-value = 1.258e-08
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.5279280 0.8207295
sample estimates:
      cor 
0.7029752 

> #cor.test()只能檢驗一種相關(guān)關(guān)系，psych包提供了更多的選擇
> #install.packages("psych")
> library(psych)
> corr.test(states,use = "complete")
Call:corr.test(x = states, use = "complete")
Correlation matrix 
           Population Income Illiteracy Life Exp Murder
Population       1.00   0.21       0.11    -0.07   0.34
Income           0.21   1.00      -0.44     0.34  -0.23
Illiteracy       0.11  -0.44       1.00    -0.59   0.70
Life Exp        -0.07   0.34      -0.59     1.00  -0.78
Murder           0.34  -0.23       0.70    -0.78   1.00
Sample Size 
[1] 50
Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.) 
           Population Income Illiteracy Life Exp Murder
Population       0.00   0.44       0.91     0.91   0.09
Income           0.15   0.00       0.01     0.09   0.43
Illiteracy       0.46   0.00       0.00     0.00   0.00
Life Exp         0.64   0.02       0.00     0.00   0.00
Murder           0.01   0.11       0.00     0.00   0.00

 To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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