问题描述
我正在尝试比较两组数据，一组数据具有每个儒略日期的苍蝇数量的每日总计数，另一组数据具有每个儒略日期的每只苍蝇的单独计数。 它们都是独立的数据集，因为第一组由雷达收集，第二组由观察收集。我想比较日期。 例如，它们看起来像这样...
Radar
|count|julian|
|:---:|:----:|
|67 |274 |
|31 |241 |
|3 |273 |
|2 |253 |
|45 |267 |
observation
|individual|julian|
|:--------:|:----:|
|EB |218 |
|EC |232 |
|EC |156 |
|EB |245 |
|EB |268 |
我制作了核密度图，但现在想比较两个数据集之间的相关性，看看儒略日期是否相关。我特别想测试 5%、50% 和 95% 百分位数的相关性。 请有人告诉我最好的方法吗？
我试过像这样在百分位数之间运行线性回归，但这不起作用。我是这种类型的统计数据的新手，所以非常不正确，但我不确定如何做！
radarquantile<- quantile(radardata$julian,probs = c(0.005))
obvsquantile<- quantile(obvs$julian,probs = c(0.005))
lm(radarquantile~obvsquantile)
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解决方法
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