JMP > 多元分析 > 相關性> 如何處理大型資料集？JMP 社群您好，
我需要評估基線時在 150 名患者中測量的約 10,500 種生物標記之間的相關性。 我嘗試了一個基於 Y by X 擬合和多元關聯平台的簡單 JSL 腳本。 這兩種方法都需要在我的電腦（Windows 10 Pro、Intel i-7 2.50 GHz、32 GB RAM、JMP 16）上計算很長時間。 是否有更快的方法來產生和檢索 Pearson 的 r 和相關 p 值？值得注意的是，雖然基於矩陣的方法似乎很有吸引力，但它似乎不會返回 p 值。
我感謝您的幫助。
最好的，
TS
自動化和腳本編寫視窗回覆：JMP > 多元分析 > 相關性 > 如何處理大型資料集？是的！ 我打開了啟動時的 p 值表選項，所以也許這就是我使用大量記憶體的原因。
回覆：JMP > 多元分析 > 相關性 > 如何處理大型資料集？@蒂埃里_S ,
我有一個資料集，包含 18856 個 mRNA 相對豐度和 65 個樣本。 JMP Pro 16 中的回應篩選似乎需要 120 GB 記憶體（我只有 64 GB，因此正在發生快取）。 現在我提到它可能不是一個好主意。
更新：我將其減少到大約 9000，並且只花了不到一分鐘。 因此，您能夠使用的生物標記物的數量肯定存在一個閾值。
回覆：JMP > 多元分析 > 相關性 > 如何處理大型資料集？你好@克里斯_基希伯格,
美麗的。 處理時間縮短了 5 至 10 倍。
最好的，
TS
回覆：JMP > 多元分析 > 相關性 > 如何處理大型資料集？嗨克里斯，
我沒有想到這種方法。 讓我盡快嘗試。
謝謝，
TS
回覆：JMP > 多元分析 > 相關性 > 如何處理大型資料集？@蒂埃里_S ,
現在需要多長時間？ 您是否將其與反應篩選進行比較？ 將所有生物標記放入 Y 和 X 中並使用 Corr（皮爾遜積矩相關）高級選項？
