rStats.js v1.3.0
    検索インデックスを準備しています...

    Function polychor

    • 2 つの順序変数の多分相関です。既定は 2 段階の推定です。まず周辺度数から閾値を求め、次にそれを与えたうえで最尤法により相関を求めます。R の polycor::polychor() と同等です。x と y、または分割表を受け付けます (polychor(x, y) または polychor(table) と書きます)。

      x と y を与えた場合、分割表は x の相異なる値を昇順に並べたものを行、y の相異なる値を昇順に並べたものを列とします (欠測値を含む組は数えません)。周辺度数が 0 の行と列は、警告を出して取り除かれます。残った行の数または列の数が 2 未満のときは、rho は NaN になり、結果にはほかのフィールドがありません。

      ML を指定すると、相関と閾値を最尤法で同時に推定します。stdErr を指定すると、結果にはそれらの分散、2 変量正規性のカイ二乗検定、閾値も加わります (stdErr だけの場合は、2 段階の閾値を与えたうえで相関を最大化します)。厳密な最大値を返します (R の最適化ルーチンは、それより約 1e-4 手前で止まります)。尤度が |rho| = 0.9999 まで増加し続ける場合、rho は ±0.9999 になり、警告が出ます。

      Parameters

      • table: readonly (readonly number[])[]

        分割表 (度数の行の配列) です。

      • options: PolycorOptions & { stdErr: true }

        ML と stdErr (PolycorOptions を参照)。

      戻り値 PolychorStdErrResult

      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]]).rho; // 0.785882312445335
      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]], { ML: true }).rho; // 0.7911463316235798
    • 2 つの順序変数の多分相関です。既定は 2 段階の推定です。まず周辺度数から閾値を求め、次にそれを与えたうえで最尤法により相関を求めます。R の polycor::polychor() と同等です。x と y、または分割表を受け付けます (polychor(x, y) または polychor(table) と書きます)。

      x と y を与えた場合、分割表は x の相異なる値を昇順に並べたものを行、y の相異なる値を昇順に並べたものを列とします (欠測値を含む組は数えません)。周辺度数が 0 の行と列は、警告を出して取り除かれます。残った行の数または列の数が 2 未満のときは、rho は NaN になり、結果にはほかのフィールドがありません。

      ML を指定すると、相関と閾値を最尤法で同時に推定します。stdErr を指定すると、結果にはそれらの分散、2 変量正規性のカイ二乗検定、閾値も加わります (stdErr だけの場合は、2 段階の閾値を与えたうえで相関を最大化します)。厳密な最大値を返します (R の最適化ルーチンは、それより約 1e-4 手前で止まります)。尤度が |rho| = 0.9999 まで増加し続ける場合、rho は ±0.9999 になり、警告が出ます。

      Parameters

      • table: readonly (readonly number[])[]

        分割表 (度数の行の配列) です。

      • Optionaloptions: PolycorOptions

        ML と stdErr (PolycorOptions を参照)。

      戻り値 PolycorResult

      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]]).rho; // 0.785882312445335
      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]], { ML: true }).rho; // 0.7911463316235798
    • カテゴリの符号のベクトルで与えた 2 つの順序変数の多分相関です (分割表の形の説明を参照)。

      Parameters

      • x: readonly number[]

        1 つ目の変数のカテゴリです。

      • y: readonly number[]

        2 つ目の変数のカテゴリです。長さは同じです。

      • options: PolycorOptions & { stdErr: true }

        ML と stdErr (PolycorOptions を参照)。

      戻り値 PolychorStdErrResult

    • 2 つの順序変数の多分相関です。既定は 2 段階の推定です。まず周辺度数から閾値を求め、次にそれを与えたうえで最尤法により相関を求めます。R の polycor::polychor() と同等です。x と y、または分割表を受け付けます (polychor(x, y) または polychor(table) と書きます)。

      x と y を与えた場合、分割表は x の相異なる値を昇順に並べたものを行、y の相異なる値を昇順に並べたものを列とします (欠測値を含む組は数えません)。周辺度数が 0 の行と列は、警告を出して取り除かれます。残った行の数または列の数が 2 未満のときは、rho は NaN になり、結果にはほかのフィールドがありません。

      ML を指定すると、相関と閾値を最尤法で同時に推定します。stdErr を指定すると、結果にはそれらの分散、2 変量正規性のカイ二乗検定、閾値も加わります (stdErr だけの場合は、2 段階の閾値を与えたうえで相関を最大化します)。厳密な最大値を返します (R の最適化ルーチンは、それより約 1e-4 手前で止まります)。尤度が |rho| = 0.9999 まで増加し続ける場合、rho は ±0.9999 になり、警告が出ます。

      Parameters

      戻り値 PolycorResult

      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]]).rho; // 0.785882312445335
      polychor([[20, 8, 1], [5, 30, 9], [2, 6, 25]], { ML: true }).rho; // 0.7911463316235798