Temat: W jaki sposób przedstawić graficznie ewolucję macierzy...

W jaki sposób przedstawić graficznie ewolucję macierzy korelacji w czasie, w ten sposób by można było porównać ze sobą wartości poszczególnych współczynników korelacji (wykres liniowy w matplot odpada) ? Szukałem przez :
http://addictedtor.free.fr/graphiques/search.php?q=cor...

ale znalazłem tylko sposoby zobrazowania pojedyńczej macierzy korelacji lub "Image lag plot matrix" http://addictedtor.free.fr/graphiques/RGraphGallery.ph...

W sumie, mam pewien pomysł, może ktoś będzie mi w stanie powiedzieć jak go zrealizować, przykład:
Mamy 3 obiekty o1,o2,o3 oraz korelacje pomiędzy nimi w okresie t=1,2,3
Kijt, to wartość korelacji, dla obiektów i oraz j w okresie t.
Kijt może oznaczać na przykład korelację pomiędzy zmianami wartości spółki i oraz j w miesiącu t. Mamy więc dane w postaci macierzy M :
t cor(o1,o2) cor(o1,o3) cor(o2,o3)
1 k111=0.2 k131=0.1 k231=0.2
2 k112=0.5 k132=0.4 k232=0.6
3 k113=0.4 k133=0.7 k233=0.5

Macierz M można bezpośrednio zobrazować przy pomocy funkcji heatmap lub image (efekt działa funkcji heatmap):
http://addictedtor.free.fr/graphiques/RGraphGallery.ph...

,jednak funkcja ta nie pozwala na zrobienie przerwy pomiędzy kolumnami komórek oraz na ustalenie wymiarów komórek.

Moje pytanie brzmi więc : w jaki sposób przedstawić graficznie macierz M (dla dużej liczby wsp. korelacji) - może macie jakiś ciekawy pomysł oraz jak uzyskać wykres podobny do dawanego przez image/heatmap, ale z rozsuniętymi kolumnami komórek ?

Temat: W jaki sposób przedstawić graficznie ewolucję macierzy...

Kamil Bęczyński:
W jaki sposób przedstawić graficznie ewolucję macierzy korelacji w czasie, w ten sposób by można było porównać ze sobą wartości poszczególnych współczynników korelacji (wykres liniowy w matplot odpada)

Jak rozumiem odpada bo w [k_ijt] i, j oraz t są duże?

Generalnie wszystko zależy co się chce pokazać. Czy rzeczywiście ważne są absolutne wartości wspołczynników dla spółek czy też raczej ogólny wzór, np. że niektóre spółki są podobnie pokorelowane z innymi etc.

Jeden kierunek to zamiast rysować wartości z "surowych" macierzy korelacji można by dane zredukować przy pomocy PCA albo MDS i rysować "trajektorie" spółek w zredukowanej przestrzeni. Jeżeli dane dwie spółki się do siebie zbliżają znaczy, że podobnie korelują z resztą etc.

W sumie, mam pewien pomysł, może ktoś będzie mi w stanie powiedzieć jak go zrealizować, przykład:
(...)
Macierz M można bezpośrednio zobrazować przy pomocy funkcji heatmap lub image (efekt działa funkcji heatmap):
,jednak funkcja ta nie pozwala na zrobienie przerwy pomiędzy kolumnami komórek oraz na ustalenie wymiarów komórek.

To bardzo często stosowana technika (po przykłady wystarczy wpisać "correlation heatmap" w Google Image Search. Tylko wtedy musiałbyś zrobić heatmap dla każdego punktu w czasie. Jak punktów czasowych jest dużo, to się robi trochę mało czytelnie.

Moje pytanie brzmi więc : w jaki sposób przedstawić graficznie macierz M (dla dużej liczby wsp. korelacji) - może macie jakiś ciekawy pomysł oraz jak uzyskać wykres podobny do dawanego przez image/heatmap, ale z rozsuniętymi kolumnami komórek ?

image/heatmap można oszukać wstawiając "sztuczne" wiersze i kolumny, albo pojedyncze komórki, i kolorować je na biało: albo ręcznie ustalać kolor, albo przypisać im braki danych (NA):

m <- matrix(1:4, 2, 2)

# > m

#      [,1] [,2]

# [1,]    1    3

# [2,]    2    4

image(m) # dla odniesienia

# macierz z NA

mm <- matrix(as.numeric(NA), 3, 3)

mm

#      [,1] [,2] [,3]

# [1,]   NA   NA   NA

# [2,]   NA   NA   NA

# [3,]   NA   NA   NA

mm[c(1,3), c(1,3)] <- m

# > mm

#      [,1] [,2] [,3]

# [1,]    1   NA    3

# [2,]   NA   NA   NA

# [3,]    2   NA    4

image(mm)

szerokości można zmieniać argumentami 'x' i 'y' ('z' ma być wtedy macierzą), np. (kontynuując powyższe):

b <- c(1,5, 6,10)

image(b, b, mm)

Michał Bojanowski edytował(a) ten post dnia 02.11.10 o godzinie 20:23