R - Предупреждающее сообщение: "В cor (...): стандартное отклонение равно нулю"

У меня есть один вектор данных потока (29 данных) и данные трехмерной матрицы (360 * 180 * 29)

Я хочу найти корреляцию между одним вектором и трехмерным вектором. Корреляционная матрица будет иметь размер 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 
    -2.8     -0.2      0.1      0.2      0.6      6.0 596849.0

Это выше структура векторной и трехмерной матрицы. 3D-матрица имеет много значений как 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)

Эта часть кода выше - это код для поиска корреляции. Но это дает waring как

> 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

также, результат корреляционной матрицы - все NULL. как это произошло?

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

Я использовал тот же самый код bfr с 350 вектором потока и матрицей 360 * 180 * 350. Этот код работает отлично.

Ответ 1

Несколько мыслей.

Во-первых, используя apply(), вы можете заменить этот вложенный цикл на что-то вроде этого:

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

Во-вторых, оказывается, что > 31% (596849/(360*180*29)) точек в ssta_winter равны NaN или (возможно) NA_real_. Учитывая возвращаемое значение корреляции, рассчитанное на векторах, которые содержат даже один NaN,

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

не так ли, что все те NaN заставляют cor_ScottsCk_SF_SST_JJA заполняться с помощью NA s?

В-третьих, поскольку предупреждающие сообщения прямо говорят вам, некоторые из векторов, которые вы передаете в cor(), имеют нулевую дисперсию. Они не имеют ничего общего с NaN s: как показано ниже, R не жалуется на стандартные отклонения 0, когда NaN задействован. (Совершенно разумно, так как вы не можете рассчитать стандартные отклонения для чисел undefined):

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

Ответ 2

Следующее использует 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 содержит NA для SAT.

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

Подмножество удалено NA

Ответ 3

Эта ошибка может также отображаться, если столбец имеет одинаковые значения для всех наблюдений. Итак, вы можете удалить эти строки.