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r言语cor,深化了解相联系数核算

2025-01-06后端开发阅读 2

`cor` 函数是 R 言语中的一个根本函数，用于核算两个或多个变量之间的相联系数。相联系数是一个衡量两个变量之间线性联系强度的目标，其值规模从 1 到 1。假如相联系数挨近 1 或 1，则表明两个变量之间存在激烈的正或负线性联系；假如相联系数挨近 0，则表明两个变量之间几乎没有线性联系。

`cor` 函数的根本语法如下：

```Rcor```

其间：

`x` 和 `y` 是要核算相联系数的两个向量或矩阵。 `method` 是用于核算相联系数的办法，可所以 pearson（皮尔逊相联系数，默认值）、kendall（肯德尔等级相联系数）或 spearman（斯皮尔曼等级相联系数）。 `use` 是用于处理缺失值的选项，可所以 everything（运用一切非缺失值，默认值）、pairwise.complete.obs（只运用成对的非缺失值）或 complete.obs（只运用彻底观测的值）。

例如，要核算两个向量 `x` 和 `y` 之间的皮尔逊相联系数，能够运用以下代码：

```Rcor```

假如 `x` 和 `y` 中有缺失值，能够运用 `use` 参数来指定怎么处理这些缺失值。例如，要只运用成对的非缺失值来核算相联系数，能够运用以下代码：

```Rcor```

`cor` 函数还能够用于核算多个变量之间的相联系数矩阵。例如，要核算三个变量 `x`、`y` 和 `z` 之间的相联系数矩阵，能够运用以下代码：

```Rcor```

这将回来一个 3x3 的矩阵，其间每个元素表明相应变量之间的相联系数。