Вычислить корреляцию Пирсона, избегая нулевых значений

Question

У меня есть разреженная матрица A(m,n), где n - это переменные и m наблюдения. Я хочу вычислить корреляцию Пирсона среди всех n переменных.

У меня есть некоторые недостающие наблюдения, например. если A(2,3) недоступен, это означает, что у меня нет такого наблюдения, поэтому, если, например, мне нужно вычислить корреляцию между столбцом 3 и столбцом 4, я должен отказаться от строки 2, даже если доступен A(2,4). Вот как обычно вычисляется корреляция Пирсона.

В MATLAB вместо функции corrcoef() учитываются все значения, в том числе отсутствующие (которые считаются нулями). Есть ли простой способ избежать этого? Очень похожий вопрос можно найти здесь Pearson Correlation without using zero element in Matlab, но рабочее решение предоставляется только для сравнения между двумя векторами, а не для общей матрицы A(m,n), где n > 2.

Answer 1

Jonas's answer на вопрос, который вы связаны работы для вас, а если вы обобщать:

Col1 = 2; 
Col2 = 3; 
A=magic(3); A(1,1)=0; 
gooddata = A(:,Col1)~=0 & A(:,Col2)~=0; 
pearson = corr(A(gooddata,Col1),A(gooddata,Col2)); 

Таким образом, петельные было бы:

for ii = 1:length(A(1,:)) 
    for jj = ii:length(A(1,:)) 
     gooddata = A(:,ii)~=0 & A(:,jj)~=0; 
     pearson(ii,jj) = corr(A(gooddata,ii),A(gooddata,jj)); 
    end 
end