如何使用数据帧的所有变量在R中找到相关矩阵？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

相关矩阵可帮助我们一次确定多个变量之间线性关系的方向和强度。因此，很容易决定在线性模型中应使用哪些变量，以及哪些变量可以删除。我们可以简单地将cor函数与数据帧名称一起使用来找到相关矩阵。

示例

考虑下面的连续变量数据框-

> set.seed(9)
> x1<-rnorm(20)
> x2<-rnorm(20,0.2)
> x3<-rnorm(20,0.5)
> x4<-rnorm(20,0.8)
> x5<-rnorm(20,1)
> df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
> df
            x1          x2          x3           x4          x5
1  -0.76679604  1.95699294 -0.30845634  1.081222227  1.11407587
2  -0.81645834  0.38225214 -1.51938169 -0.402708626 -0.05365988
3  -0.14153519 -0.06688875 -0.23872407  1.265163691  1.15599915
4  -0.27760503  1.12642163  0.88288656  1.152016386  2.30039421
5   0.43630690 -0.49333188  2.23086367  0.210143783 -0.15588645
6  -1.18687252  2.88199007  0.29691805 -0.053599959  1.21604185
7   1.19198691  0.42252448 -0.49639735  0.553267880  1.80447819
8  -0.01819034 -0.50667241 -0.80653629  2.339338571  0.26788427
9  -0.24808460  0.61721325 -0.49783160  1.346077684 -0.61809812
10 -0.36293689  0.56955678 -0.06502873  2.364961851  1.83906927
11  1.27757055 -0.71376435  2.25205784  1.049670178  0.64856205
12 -0.46889715 -0.11691475 -0.04777135 -1.162418630  0.28371561
13  0.07105410  1.24905921 -0.35852571 -0.009060223  0.05970815
14 -0.26603845  0.36811181  0.54929453  0.301314912  1.73016571
15  1.84525720  0.23144021  0.29995552  1.105121769  0.56212952
16 -0.83944966 -0.81033054 -0.60395445  0.510792758  0.75061790
17 -0.07744806  0.58275153  0.74058804  2.257714201  0.32792906
18 -2.61770553 -0.61969653  0.88111362  1.673755484  1.80101407
19  0.88788403  0.56171109  2.73045895 -0.152956042 -0.48886193
20 -0.70749145  0.29337136  1.69920239  0.768324524  1.45401160

找到df中所有变量的相关矩阵-

> cor(df)
x1 x2 x3 x4 x5
x1  1.00000000 -0.1332350  0.25115920 -0.04210749 -0.28891754
x2 -0.13323501  1.0000000 -0.15071432 -0.15398933  0.14759671
x3  0.25115920 -0.1507143  1.00000000 -0.05268172 -0.02505888
x4 -0.04210749 -0.1539893 -0.05268172  1.00000000  0.27861734
x5 -0.28891754  0.1475967 -0.02505888  0.27861734  1.00000000

考虑下面的连续变量数据框-

> a1<-rpois(20,2)
> a2<-rpois(20,5)
> a3<-rpois(20,8)
> a4<-rpois(20,10)
> a5<-rpois(20,15)
> df_new<-data.frame(a1,a2,a3,a4,a5)
> df_new
   a1 a2 a3 a4 a5
1   2 8  9  5 13
2   1 4  7 11 16
3   2 2  5 12 11
4   1 3 12  9 15
5   1 4  8  4 14
6   0 6  9  8 14
7   2 6 12 10  9
8   7 5 13 11 20
9   0 6  6 13 19
10  4 7 10  8 12
11  0 3 14  8 20
12  3 2 10 15 13
13  2 8  7 12 14
14  2 6 10 11 14
15  2 1  5 10 21
16  2 3 12 10 14
17  3 6  7  9 17
18  0 7  6 14 16
19  2 6  6  9 15
20  2 3  7  8 12

找到df_new中所有变量的相关矩阵-

> cor(df_new)
            a1          a2          a3          a4           a5
a1 1.000000000  0.02485671  0.26409706  0.05617819  0.009229284
a2 0.024856710  1.00000000 -0.04540504 -0.10727065 -0.184062998
a3 0.264097059 -0.04540504  1.00000000 -0.17991092 -0.013487095
a4 0.056178192 -0.10727065 -0.17991092  1.00000000  0.115063107
a5 0.009229284 -0.18406300 -0.01348709  0.11506311  1.000000000

以上是 如何使用数据帧的所有变量在R中找到相关矩阵？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/330976.html

回到顶部