Comment calculer les corrélations de données dans r
La quantité dans laquelle deux variables de données varient ensemble peut être décrite par le Coefficient de corrélation. Dans R, vous obtenez les corrélations entre un ensemble de variables très facilement en utilisant le cor () fonction. Il suffit d'ajouter les deux variables que vous voulez examiner les arguments. Par exemple, si vous voulez vérifier combien la largeur pétale est en corrélation avec la longueur de pétale, vous faites simplement ce qui suit:
> Avec (iris, cor (Petal.Width, Petal.Length)) [1] 0.9628654
Cela vous dit que la relation entre la largeur des pétales et la longueur des pétales est presque une ligne parfaite, que vous pouvez également voir dans la quatrième parcelle de la troisième rangée.
Vous pouvez également calculer la corrélation entre plusieurs variables à la fois, beaucoup plus de la même manière que vous pouvez tracer les relations entre plusieurs variables. Ainsi, par exemple, vous pouvez calculer les corrélations qui correspondent à la parcelle avec la ligne suivante:
> Iris.cor lt; - COR (iris [-5])
Comme toujours, vous pouvez enregistrer le résultat de cette fonction dans un objet. Cela vous permet d'examiner la structure de la sortie de fonction afin que vous puissiez comprendre comment vous pouvez l'utiliser dans le reste de votre code. Voici un coup d'oeil à la structure de l'objet iris.cor:
> Str (iris.cor) num [1: 4, 1: 4] 1 -0,118 0,872 0,818 -0,118 ...- attr (*, "dimnames») = Liste de 2 $ ..: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" .. $: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"
Cette sortie vous dit que iris.cor est une matrice avec les noms des variables que les deux noms de lignes et les noms de colonnes. Pour trouver la corrélation entre deux variables dans cette matrice, vous pouvez utiliser les noms que les indices - par exemple:
> Iris.cor ['Petal.Width »,« Petal.Length'] [1] 0,9628654
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