衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1. pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数 ...
示例图像 首先安装需要的包 install.packages Corrplot 安装Corrplot install.packages RColorBrewer 安装RColorBrewer install.packages showtext 安装showtext install.packages sysfonts 安装sysfonts install.packages showtextdb 安 ...
2021-01-11 11:15 0 1231 推荐指数:
衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1. pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数 ...
初步接触数据集,探索性分析后,经常需要做一个相关分析,得到各变量间的相关系数以及显著性水平。 本文介绍一下R-corrplot包进行相关可视化展示。 一 数据准备 载入所需的R包,利用公共数据集mtcars进行展示。 library(corrplot)head(mtcars ...
Two-sample t test power calculation n = 33.82555 #样本大小 d = 0.8 #效应值,标准化的均值之差 sig.level = ...
第四,五章学习总结,这两章主要讲解了R语言的系统函数,例如怎么把缺失值剔除,数据类型的识别和转换,数据集的合并,怎么使用SQL库,函数以及R程序的顺序,选择和循环的实现方式。 缺失值 > manager <- c(1,2,3,4,5) > date<-c ...
R语言支持很多图形,并且有些图形是非常少见的,可能也因为自己不是专业弄数据分析的所以就孤陋寡闻了,总结下目前学习到的图形。 条形图 这个图比较常见,很多数据统计软件都支持这种图形,这种图形可以很好的展示数据的汇总结果,可以简洁明了的方式表达数据背后的含义 > ...
总结下第七章的统计分析方法,里面涉及到了很多统计专业概念。 Summary 函数 > myvars<-c("mpg","hp","wt") > summary(mtcars[myvars]) mpg hp wt Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. ...
摘要: 仅用于记录R语言学习过程: 内容提要: 时间与日期数据的处理; lubridate包; 时间序列介绍及举例 正文: 时间与日期数据的处理 n 导读: u 时间生成函数:as.Date() > as.Date('2017-02-16 ...
第一章 R语言介绍 读取,设置当前工作区 setwd("E:\\Desktop\\R Language\\R") getwd() 特殊显示格式 > options(digits=3) #显示小数点后三位 > x<-runif(20) ? > x [1] 0.329 ...