cor（）函数的Complete.obs

我正在为我的数据建立一个相关矩阵，如下所示

df <- structure(list(V1 = c(56, 123, 546, 26, 62, 6, NA, NA, NA, 15
), V2 = c(21, 231, 5, 5, 32, NA, 1, 231, 5, 200), V3 = c(NA, 
NA, 24, 51, 53, 231, NA, 153, 6, 700), V4 = c(2, 10, NA, 20, 
56, 1, 1, 53, 40, 5000)), .Names = c("V1", "V2", "V3", "V4"), row.names = c(NA, 
10L), class = "data.frame")

我通常使用complete.obs命令来使用此命令建立相关矩阵

crm <- cor(df, use="complete.obs", method="pearson") 

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crm查看
cor
的帮助文件，即
？cor
。特别是,

如果“use”是“everything”，那么“NA”将在概念上传播，即a
只要其中一个贡献值为“NA”，则结果值为“NA”
观察值为“NA”

如果“use”为“all.obs”，则表示缺少观测值
将产生一个错误。如果“use”为“complete.obs”，则缺少
通过按大小写删除（如果没有完整的
案例，这会给出一个错误）

要更好地了解正在发生的事情，请创建一个（甚至）更简单的示例：

df1 = df[1:5,1:3]
cor(df1, use="pairwise.complete.obs", method="pearson") 
cor(df1, use="complete.obs", method="pearson") 
cor(df1[3:5,], method="pearson") 

因此，当我们使用
complete.obs
时，如果存在
NA
，我们将丢弃整行。在我的示例中，这意味着我们放弃第1行和第2行。但是，
pairwise.complete.obs
在计算
V1
和
V2
之间的相关性时使用非
NA
值。谢谢您的回复，我已经阅读了帮助页面，我相信我正在寻找“pairwise.complete.obs”。我不确定这句话的意思是什么，“这会导致协方差或相关矩阵不是半正定的，如果这对变量没有完整的对，也会导致NA条目”。我的数据中确实有“无完整对”（例如V1和V2之间的第7行），但使用“pairwise.complete.obs”并没有显示NA。如果你能告诉我前一句话的意思，那将非常有帮助。干杯
df2 <- structure(list(V1 = c(26, 62, 15), V2 = c(5, 32, 200), V3 = c(51, 
53, 700), V4 = c(20, 56, 5000)), .Names = c("V1", "V2", "V3", 
"V4"), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

df1 = df[1:5,1:3]
cor(df1, use="pairwise.complete.obs", method="pearson") 
cor(df1, use="complete.obs", method="pearson") 
cor(df1[3:5,], method="pearson")