r語言相關性分析_R語言 相關性分析與檢驗

“題外話：相關性不是因果，相關性隻能說資料上來講兩個或多個因素具有正/負/無相關性，其間沒有誰決定誰的關系”

相關系數(correlation coefficient)用于描述兩個變量之間的相關程度。一般在[-1, 1]之間。有，pearson相關系數：适用于連續性變量，且變量服從正态分布的情況，為參數性的相關系數。spearman等相關系數：适用于連續性及分類型變量，為非參數性的相關系數。

cor.test()和cor()是R包中自帶的計算相關系數的函數，兩者差别僅為cor()隻給出相關系數一個值，cor.test()給出相關系數，n(個數)、p值等。

01 — 向量與向量相關

> x > set.seed(1234)> y > # "pearson" (預設), "kendall", or "spearman":> cor(x,y)[1] -0.1069777> cor(x,y,method = "pearson")[1] -0.1069777> plot(x,y) #見圖1
           

> cor.test(x,y)  Pearson's product-moment correlationdata:  x and yt = -0.30432, df = 8, p-value = 0.7686alternative hypothesis: true correlation is not equal to 095 percent c