我正在尝试扩展问题R的答案：过滤数据并计算相关性。
为了获得一年中每个月（1 =一月）的温度和湿度的相关性，我们必须对每个月（12次）进行相同的操作。
cor(airquality[airquality$Month == 1, c("Temp", "Humidity")])
每个月有什么办法可以自动执行吗？
就我而言，我有30多个组（不是几个月，而是一个物种），我想测试它们之间的相关性，我只是想知道是否有比逐个进行的方法更快的方法。
谢谢！
cor(airquality[airquality$Month == 1, c("Temp", "Humidity")])
给您一个2 * 2协方差矩阵，而不是一个数字。我敢打赌，每个人都想要一个数字Month，所以请使用
## cor(Temp, Humidity | Month)
with(airquality, mapply(cor, split(Temp, Month), split(Humidity, Month)) )
您将获得一个向量。
阅读?split和?mapply; 尽管它们不是唯一的选择，但它们对于“按组”操作非常有用。还请阅读?cor，并比较两者之间的区别
a <- rnorm(10)
b <- rnorm(10)
cor(a, b)
cor(cbind(a, b))
您在问题中链接的答案与相似cor(cbind(a, b))。
可重现的例子
airqualityR中的数据集没有Humidity列，因此我将Wind用于测试：
## cor(Temp, Wind | Month)
x <- with(airquality, mapply(cor, split(Temp, Month), split(Wind, Month)) )
# 5 6 7 8 9
#-0.3732760 -0.1210353 -0.3052355 -0.5076146 -0.5704701
我们得到一个命名向量，其中names(x)给出Month，并unname(x)给出相关性。
非常感谢你！它工作得非常完美！我也试图找出如何
R^2针对每个相关性使用来获得向量，但是我不能...有什么想法吗？
cor(x, y) 就像拟合标准线性回归模型一样：
coef(lm(scale(y) ~ scale(x) - 1)) ## remember to drop intercept
在这种简单的线性回归中，R平方只是斜率的平方。以前我们x按组存储相关性，现在R平方为x ^ 2。
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