在数据框上的多列上使用cor.test是用于计算多个变量之间的相关性的统计方法。cor.test函数是R语言中用于计算两个变量之间相关性的函数,而在数据框上使用cor.test可以计算多个变量之间的相...
R函数cor.test()用于计算两个变量之间的皮尔逊相关性以及相关性的显著性水平(p值)。下面是计算皮尔逊相关性的p值的步骤: 1. 准备数据:将需要计算相关性的两个变量存储为向量或数据框。 2...
chisq.test(table$人数) 1. 期望频数不等 chisq.test(table$离婚家庭数,table$期望比例) 1. 两个类别变量的独立性检验 #转化为矩阵 x<-c(20,40,40,50,50,60,30,20,20,40,10,20) m<-matrix(x,nr=4,nc=3,byrow=TRUE,dimnames = list(c("10以下","10-20","20-30","30以上"),c("北",...
corr.test(state.x77) ggm包中的pcor.test函数:检验偏相关性。 pcor.test(x,q,n) - x是pcor计算的偏相关系数; - q是要控制的变量数; - n是样本数。 x <- pcor(c(1,5,2,3,6),cov(state.x77)) pcor.test(x,3,50) 6.分组数据的相关性检验 使用t检验,即student’s t-test,t检验是用t分布...
cor.test()和cor()都是R自带包里的函数,两者差别仅为cor()只给出相关系数一个值,cor.test()给出相关系数,p值等。 你可以把数据的两组feature提出来进行相关性分析,看是否有相关性;也可以把包含多个feature的表格作为cor()input,得到的是一个对称的correlation matrix. 即所有feature两两比较的相关系数。然后你...
1.2 多组变量检验(corr.test函数) psych包中的corr.test可以一次性检验多组变量,可以递归计算整个数据集。 library(psych)#载入包 corr.test(state.x77)#计算各列之间的相关系数和相关性检验 该函数不仅计算了相关系数,而且计算了相关性检验的值 图2 corr.test函数检验结果 ...
相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联。在数据呈正态分布时，可以使用相关性分析。在R语言中，可使用`cor()`或`cor.test()`函数计算相关系数。使用方法如下：简化格式为：cor(x, y, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))cor.test(x, y, method=c("pearson", "kendall",...
cor.test(X,Y,method="")method可以为"spearman","pearson" and "kendall",分别对应三种相关系数的计算和检验。1 perrson相关系数 > n <- 10 > x <- rnorm(n)> y <- rnorm(n)> cor(x,y)[1] -0.4132864 > cor.test(x,y)Pearson's product-moment correlation data: x and y t...
- 自定义相关系数计算函数:针对标准差为0的情况,我们可以自定义相关系数计算函数,在计算相关系数之前先进行判断,当其中一个变量的标准差为0时,直接返回相关系数为0,从而避免出现报错的情况。 - 使用其他函数进行相关性检验:除了cor.mtest函数之外,R语言中还有许多其他函数可以用来进行相关性检验,例如cor.test函数、pea...
R语音:解决cor.test报错的 'y'必需是数值矢量 'y'必需是数值矢量,产生该类报错可能是含有NA值。 只需要在该数值上加入as.double函数即可。见下命令: 1 ##先测试是不是数值型 1 2 is.numeric(data[,2]) #[1] FALSE 1 含有NA的列会报错,必须强制性的将含有NA的列转化为double。