Como calcular correlações de dados em r
Video: Como calcular o coeficiente de correlação no Excel
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A quantidade em que duas variáveis de dados variam em conjunto pode ser descrito pela coeficiente de correlação. Em R, você tem as correlações entre um conjunto de variáveis muito facilmente usando a CR () função. Basta adicionar as duas variáveis que você deseja examinar como os argumentos. Por exemplo, se você quiser verificar o quanto a largura pétala se correlaciona com o comprimento pétala, basta fazer o seguinte:
Video: Coeficiente de Correlação Linear Pearson Regressão ESTATÍSTICA Cálculo Diagrama dispersão Função COR
gt; com (íris, COR (Petal.Width, Petal.Length)) [1] 0.9628654
Isto diz-lhe que a relação entre a largura pétala eo comprimento pétala é quase uma linha perfeita, como você também pode ver na quarta trama da terceira fila.
Video: R Commander regressão e coeficiente de correlação de Pearson L3 ex 3_p2
Você também pode calcular a correlação entre diversas variáveis ao mesmo tempo, muito da mesma forma que você pode traçar as relações entre múltiplas variáveis. Assim, por exemplo, você pode calcular as correlações que correspondem com o enredo com a seguinte linha:
gt; iris.cor lt; - COR (íris [-5])
Como sempre, você pode salvar o resultado desta função em um objeto. Isso permite que você examinar a estrutura da saída da função para que você possa descobrir como você pode usá-lo no resto do seu código. Aqui está uma olhada na estrutura do objeto iris.cor:
gt; str (iris.cor) Num [1: 4, 1: 4] 1 0,872 0,818 -0,118 -0,118 ...- attr (*, "dimnames") = Lista de 2 .. $: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width".. $: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"
Esta saída diz que iris.cor é uma matriz com os nomes das variáveis como ambos os nomes de linha e os nomes das colunas. Para encontrar a correlação de duas variáveis em que a matriz, você pode usar os nomes como índices - por exemplo:
Video: Coeficiente de Correlação de Pearson - Cálculo
gt; iris.cor [ `Petal.Width`, `Petal.Length`] [1] 0,9628654