JMP > 多元分析 > 相关性> 如何处理大型数据集？JMP 社区您好，
我需要评估基线时在 150 名患者中测量的约 10,500 种生物标志物之间的相关性。 我尝试了一个基于 Y by X 拟合和多元关联平台的简单 JSL 脚本。 这两种方法都需要在我的计算机（Windows 10 Pro、Intel i-7 2.50 GHz、32 GB RAM、JMP 16）上计算很长时间。 是否有更快的方法来生成和检索 Pearson 的 r 和相关 p 值？值得注意的是，虽然基于矩阵的方法似乎很有吸引力，但它似乎不会返回 p 值。
我感谢您的帮助。
最好的，
TS
自动化和脚本编写视窗回复：JMP > 多元分析 > 相关性 > 如何处理大型数据集？是的！ 我打开了启动时的 p 值表选项，所以也许这就是我使用大量内存的原因。
回复：JMP > 多元分析 > 相关性 > 如何处理大型数据集？@蒂埃里_S ,
我有一个数据集，包含 18856 个 mRNA 相对丰度和 65 个样本。 JMP Pro 16 中的响应筛选似乎需要 120 GB 内存（我只有 64 GB，因此正在发生缓存）。 现在我提到它可能不是一个好主意。
更新：我将其减少到大约 9000，并且只花了不到一分钟。 因此，您能够使用的生物标记物的数量肯定存在一个阈值。
回复：JMP > 多元分析 > 相关性 > 如何处理大型数据集？你好@克里斯_基希伯格,
美丽的。 处理时间缩短了 5 至 10 倍。
最好的，
TS
回复：JMP > 多元分析 > 相关性 > 如何处理大型数据集？嗨克里斯，
我没有想到这种方法。 让我尽快尝试。
谢谢，
TS
回复：JMP > 多元分析 > 相关性 > 如何处理大型数据集？@蒂埃里_S ,
现在需要多长时间？ 您是否将其与反应筛选进行比较？ 将所有生物标记放入 Y 和 X 中并使用 Corr（皮尔逊积矩相关性）高级选项？
