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149 96 18 68 86
139 70 31 39 70
148 88 39 32 71
158 114 46 62 108
128 69 31 33 64
224 176 67 52 119
159 114 35 62 97
105 121 52 77 129
159 110 77 76 153
167 158 37 41 78
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159 181 36 63 99
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176 141 69 78 147
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91 80 26 31 57
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94 105 23 46 69
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132 102 30 34 64
161 161 92 51 143
105 120 43 42 85
97 127 55 31 86
151 77 16 39 55
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162 75 46 54 100
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155 104 22 28 50
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116 146 23 35 58
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162 58 48 17 65
99 63 18 40 58
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186 50 33 37 70
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183 152 71 65 136
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126 67 29 29 58
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99 75 59 59 118
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162 146 43 59 102
108 69 38 27 65
159 186 29 61 90
74 81 36 28 64
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127 60 37 44 81
106 95 37 64 101
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74 62 51 20 71
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74 54 13 31 44
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110 49 52 37 89
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130 55 35 41 76
96 96 24 40 64
102 43 39 35 74
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50 146 16 45 61
150 182 33 37 70
154 192 32 37 69
109 263 37 108 145
68 35 14 10 23
194 439 52 68 120
158 214 75 72 147
159 341 72 143 215
67 58 15 9 24
147 292 29 55 84
39 85 13 17 30
100 200 40 37 77
111 158 19 27 46
138 199 24 37 61
101 297 121 58 178
131 227 93 66 160
101 108 36 21 57
114 86 23 19 42
165 302 85 78 163
114 148 41 35 75
111 178 46 48 94
75 120 18 27 45
82 207 35 43 78
121 157 17 30 47
32 128 4 25 29
150 296 28 69 97
117 323 44 72 116
71 79 10 23 32
165 70 38 13 50
154 146 57 61 118
126 246 23 43 66
149 196 36 51 86
145 199 22 67 89
120 127 40 36 76
109 153 31 44 75
132 299 11 45 57
172 228 38 34 72
169 190 24 36 60
114 180 37 72 109
156 212 37 39 76
172 269 22 43 65
68 130 15 25 40
89 179 2 56 58
167 243 43 80 123
113 190 31 40 71
115 299 29 73 102
78 121 45 34 80
118 137 25 72 97
87 305 4 42 46
173 157 31 61 93
2 96 -4 23 19
162 183 66 74 140
49 52 61 16 78
122 238 32 66 98
96 40 31 9 40
100 226 39 41 80
82 190 19 57 76
100 214 31 48 79
115 145 36 51 87
141 119 42 53 95
165 222 21 29 49
165 222 21 29 49
110 159 25 55 80
118 165 32 54 86
158 249 26 43 69
146 125 28 51 79
49 122 32 20 52
90 186 41 79 120
121 148 29 39 69
155 274 33 61 94
104 172 17 55 72
147 84 13 30 43
110 168 32 55 87
108 102 30 22 52
113 106 34 37 71
115 2 59 2 61
61 139 13 38 51
60 95 23 27 50
109 130 10 56 67
68 72 5 25 30
111 141 31 39 70
77 113 19 33 52
73 206 32 43 75
151 268 30 57 87
89 175 25 43 69
78 77 48 23 72
110 125 35 44 79
220 255 67 54 121
65 111 15 28 43
141 132 22 36 58
117 211 18 39 57
122 92 33 16 50
63 76 46 23 69
44 171 24 40 64
52 83 14 24 38
131 266 12 78 90
101 186 38 57 96
42 50 12 37 49
152 117 28 27 56
107 219 41 61 102
77 246 12 27 40
154 279 31 69 100
103 148 33 34 67
96 137 34 44 78
175 181 21 34 55
57 98 20 39 59
112 226 44 51 96
143 234 52 34 86
49 138 7 31 38
110 85 29 13 43
131 66 11 12 23
167 236 26 51 77
56 106 24 24 48
137 135 7 19 26
86 122 60 30 91
121 218 13 81 94
149 199 20 42 62
168 112 52 22 74
140 278 28 85 114
88 94 25 27 52
168 113 39 25 64
94 84 9 22 31
51 86 19 19 38
48 62 13 14 27
145 222 60 45 105
66 167 19 45 64
85 82 34 28 62
109 207 14 51 65
63 184 17 41 58
102 83 45 31 76
162 183 66 74 140
86 89 48 19 68
114 225 29 51 80
164 237 -2 73 71
119 102 51 24 76
126 221 2 61 63
132 128 24 23 46
142 91 40 14 53
83 198 20 54 74
94 204 19 51 70
81 158 16 62 78
166 138 20 36 56
110 226 40 59 100
64 44 27 24 51
93 196 25 26 52
104 83 49 54 102
105 79 39 39 78
49 52 61 16 78
88 105 19 36 55
95 116 67 31 98
102 83 45 31 76
99 196 30 42 73
63 153 8 39 47
76 157 19 25 45
109 75 52 31 83
117 106 22 38 60
57 58 17 31 48
120 75 33 17 50
73 74 34 22 56
91 185 22 55 77
108 265 30 62 91
105 131 25 51 76
117 139 38 30 68
119 196 26 49 74

panel.tau <- function(x, y, digits=2, prefix='', cex.cor)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(0, 1, 0, 1))
rr <- cor.test(x, y, method=par1)
r <- round(rr$p.value,2)
txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1]
txt <- paste(prefix, txt, sep='')
if(missing(cex.cor)) cex <- 0.5/strwidth(txt)
text(0.5, 0.5, txt, cex = cex)
}
panel.hist <- function(x, ...)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='grey', ...)
}
bitmap(file='test1.png')
pairs(t(y),diag.panel=panel.hist, upper.panel=panel.smooth, lower.panel=panel.tau, main=main)
dev.off()
load(file='createtable')
n <- length(y[,1])
n
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('Correlations for all pairs of data series (method=',par1,')',sep=''),n+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,' ',header=TRUE)
for (i in 1:n) {
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE)
for (j in 1:n) {
r <- cor.test(y[i,],y[j,],method=par1)
a<-table.element(a,round(r$estimate,3))
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
ncorrs <- (n*n -n)/2
mycorrs <- array(0, dim=c(10,3))
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlations for all pairs of data series with p-values',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'pair',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Pearson r',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Spearman rho',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Kendall tau',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
cor.test(y[1,],y[2,],method=par1)
for (i in 1:(n-1))
{
for (j in (i+1):n)
{
a<-table.row.start(a)
dum <- paste(dimnames(t(x))[[2]][i],';',dimnames(t(x))[[2]][j],sep='')
a<-table.element(a,dum,header=TRUE)
rp <- cor.test(y[i,],y[j,],method='pearson')
a<-table.element(a,round(rp$estimate,4))
rs <- cor.test(y[i,],y[j,],method='spearman')
a<-table.element(a,round(rs$estimate,4))
rk <- cor.test(y[i,],y[j,],method='kendall')
a<-table.element(a,round(rk$estimate,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'p-value',header=T)
a<-table.element(a,paste('(',round(rp$p.value,4),')',sep=''))
a<-table.element(a,paste('(',round(rs$p.value,4),')',sep=''))
a<-table.element(a,paste('(',round(rk$p.value,4),')',sep=''))
a<-table.row.end(a)
for (iii in 1:10) {
iiid100 <- iii / 100
if (rp$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 1] = mycorrs[iii, 1] + 1
if (rs$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 2] = mycorrs[iii, 2] + 1
if (rk$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 3] = mycorrs[iii, 3] + 1
}
}
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Meta Analysis of Correlation Tests',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Number of significant by total number of Correlations',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Type I error',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Pearson r',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Spearman rho',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Kendall tau',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (iii in 1:10) {
iiid100 <- iii / 100
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,round(iiid100,2),header=T)
a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,1]/ncorrs,2))
a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,2]/ncorrs,2))
a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,3]/ncorrs,2))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')