R語言相關性

相關係數可以用來描述定量變數之間的關係。相關係數的符號（±）表明關係的方向（正相

關或負相關），其值的大小表示關係的強弱程度（完全不相關時為0，完全相關時為1）。

1、pearson、spearman和kendall相關

cor()函式可以計算這三種相關係數，而cov()函式可以用於計算協方差，兩個函式的引數有

很多，其中與相關係數的計算有關的引數可以簡化為：cor(x, use= , method= )引數

描述x矩陣或資料框

use指定缺失資料的處理方式。可選的方式為 all.obs （假設不存在缺失資料——遇到缺失資料時將報錯）、 everything （遇到缺失資料時，相關係數的計算結果將被設為 missing ）、 complete.obs （行刪除）以及 pairwise.complete.obs （成對刪除，pairwise deletion）

method

指定相關係數的型別。可選型別為 pearson 、 spearman 或 kendall

cor

(state[,c
(3,4
,5,8
)],state[,c
(6,7
)])#相關係數
states<
- state.x77[,1
:6]cov
(states)
#計算協方差

偏相關是指在控制乙個或多個定量變數時，另外兩個定量變數之間的相互關係。可以使用

ggm包中的pcor()函式計算偏相關係數。格式為：pcor(u, s)

install.

packages
("ggm"
)library
(ggm)
states <
- state[,c
(3,7
,4,5
,8)]
head
(states)
pcor(c
(1,2
,3,4
,5),
cov(states)
) 在控制3
-5變數時，1和2變數之間的關係

可以使用cor.test()函式對單個的pearson、spearman和kendall相關係數進行檢驗。簡化後的使用格式為：cor.test(x, y, alternative = , method = )

cor.

test
(states[,3
], states[,5
])

library

(psych)
corr.
test
(state[,c
(3,4
,5,6
,7,8
)],use =
"complete"
)

R語言相關性分析

相關性分析就是通過定量指標描述變數之間的強弱 直接或間接的聯絡。常見相關性指標 pearson相關係數是用於表示相關性大小的最常用指標，數值介於 1 1之間，越接近0相關性越低，越接近 1或1相關性越高。正負號表明相關方向，正號為正相關 負號為負相關。又稱為秩相關係數，利用兩變數的秩次大小來進行分析...

R語言相關性分析及步驟

記錄一下r語言學習過程，對於r的基礎就是基本資料型別 向量，矩陣，資料框，字串等等 庫的呼叫以及函式自定義，還需要多加學習！進入主題，今天主題是相關性分析 以下為 y c 170,175,180 定義向量 y1 c 20,25,30 y cor.test y,y1,method spearman 呼...

語言相關係數顯著性 R語言的相關性分析

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