没有缺失值计算cor依旧全都是NA

如果数据中没有缺失值，但计算correlation时却出现了NA，这可能是由于数据中存在常量或完全相关的变量所导致的。在这种情况下，correlation无法计算，会返回NA。

可以通过以下方法来检测数据中是否存在常量或完全相关的变量：

1. 使用summary()函数查看数据的统计信息，看是否有变量的标准差为0或方差为0。
2. 使用cor()函数计算correlation矩阵，查看是否有变量之间的correlation为1或-1。

如果检测到存在常量或完全相关的变量，可以考虑删除其中一个变量或使用PCA等方法进行降维处理。这样可以避免出现NA的情况。

相关问题

r语言中计算cor全都出现了NA

当在R语言中计算correlation时，有时候会出现NA，这通常是由于数据中存在缺失值导致的。在计算correlation之前，需要确保数据中不存在缺失值，可以通过以下几种方法来处理：

1. 删除缺失值所在的行或列。
2. 使用均值或中位数等方法来填充缺失值。
3. 使用插值方法来填充缺失值，如线性插值、样条插值等。
4. 使用缺失值处理算法，如EM算法、KNN算法等。

需要根据具体情况选择适合的方法来处理缺失值，以保证计算结果的准确性。

R语言中cor函数计算相关性时为什么会报NA

有几种可能的原因导致 R 语言中 cor 函数计算相关性时会报 NA。一种可能是两个变量之间的某些值缺失，这将导致 cor 函数忽略这些值并返回 NA。另一个可能原因是两个变量之间的方差为零，这通常会发生在一个变量具有相同值的所有观察值的情况下。这种情况下，cor 函数无法计算相关性并返回 NA。还有其他一些更罕见的情况，如有些值无限大或无限小，也可能导致 cor 函数返回 NA。