因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值,整数的取值范围是[1…k](其中 k 是名义型变量中唯一值的个数),同时一个由字符串(原始值)组成的内部向量将映射到这些整数上。 是不是有点晕,不着急,我们看点例子: excellenceexcellenceexcellence...
> table<-read.csv("/Users/zhourui/Documents/example7_1.csv") > chisq.test(table$人数) Chi-squared test for given probabilities data: table$人数 X-squared = 12.1, df = 3, p-value = 0.007048 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 7.1.2 期望频数不等 代码 > table<-read.csv("/Users/zhourui...
cor.test()似乎不能这样用。 使用Hmisc包的rcorr(),可以得到correlation matrix的p值矩阵。当然rcorr()也可以像cor()那样,只计算两个feature之间的相关系数。 ## 只把attitude中的rating和complaints作为inputcortest_ra_com<-cor.test(attitude$rating,attitude$complaints,method="pearson")cor_ra_com<-cor(att...
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....
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 = -1.2837, df = 8, ...
能给我讲一讲R语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢? 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(
- 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...
除了上述方法,我们还可以使用其他函数如cor.test来进行相关性的计算,这些函数可以更灵活地处理缺失值,但需要根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值以确保计算结果的准确性。 总之,在使用cor函数计算相关性时,需要注意缺失值对计算结果的影响,并选择合适的方法来处理缺失值,以确保相关性计算的准确性。©...
plot(T4 ~ T1, data =test) 绿线表示线性最佳拟合,而红线表示LOESS(局部加权回归)_拟合。红色虚线表示LOESS(局部加权回归)_平滑拟合线的 +-1 标准误差。第一个散点图命令的额外参数标记每个数据点以帮助识别异常值。注意第二个图,如果残差是正态分布的,我们会有一条平坦的线而不是一条曲线。
秩相关检验：Spearman，Kendall