cor.test函数检验(一次只能检验一组数据) >cor.test(state.x77[,3],state.x77[,5],alternative="two.side")#该函数(第一个需要检测的数据,第二个需要检测的数据,置信区间的检测方式默认双端检测)Pearson's product-moment correlation data:state.x77[,3]and state.x77[,5]t=6.8479,df=48,p-value=1.258...
10.2.2 使用CORREL函数检验相关系数正确性是Excel数据处理与分析(二)的第61集视频,该合集共计99集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
方法/步骤 1 首先我们新建一个Excel表格，如图。2 新建完成后，我们在表格内输入一些数据参数，如图所示。3 接着，我们单击工具栏中公式-插入函数。4 此时便会弹出插入函数对话框，我们在对话框内选择类别处选择统计。5 在统计函数里找到CHITEST函数。6 选择后便会弹出函数参数对话框，如图。7 在弹出对话框中输入...
1.1 单组检验(cor.test函数) cor.test函数每次只能检测一组变量。它有四个重要的参数,x和y是需要检测的相关性的变量,alternative参数指明是进行两边检验(two.sided)或正相关检验(greater)或负相关检验(less)。method参数选择算法(Pearson、Spearman、Kendall) cor.test(state.x77[,3],state.x77[,5])#检验state....
调用函数 result1 = ss.pearsonr(X,Y) result2 = ss.pearsonr(Y,Z) result3 = ss.pearsonr(X,Z) 1. 2. 3. 计算出来后的结果打印即可 print("ESV与NDVI的相关性系数为:") print(result1) print("耦合度系数与NDVI的相关性系数为:")
独立性检验函数 #独立性检验函数library(vcd)mytable<-table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)#使用table计算频数#mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis)chisq.test(mytable)#卡方独立检验,检测实施治疗与患者情况改善有没有关系mytable<-table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)chisq.test(...
48相关性检测函数 1.两个变量之间的相关性 cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), method = c("pearson", "kendall", "spearman"),) cor.test(state.x77[,3],state.x77[,5]) 2.多个变量之间的检验 library(psych) ...
直接将上述函数在R console中运行,然后就可以使用residual.test(x)函数对残差矩阵进行相关性检验和零均值t检验(极大似然估计结果可使用该函数对残差矩阵进行分析)。在使用中x为矩阵,列为变量,行为个体或时间。核心函数corr.test()来自于psych包(因此需要加载该包),相关性检验分别对Family-wise error rate和False dis...
48相关性检测函数 1.两个变量之间的相关性 cor.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), method = c("pearson", "kendall", "spearman"),) cor.test(state.x77[,3],state.x77[,5]) 2.多个变量之间的检验 library(psych) ...