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计算相关性是常见的操作,简单的线性、非线性相关性度量如Pearson皮尔森相关性,Spearman斯皮尔曼相关性 1、cor() 使用R自带的cor()可用于计算pearson,kendall,spearman相关性,一般使用格式为: cor(x, y, method="pearson"),计算向量x和y的pearson相关性,得到相关系数; cor(m, method="spearman"),计算矩阵m中任意两个变量间的spearman相关性,得到相关系数矩阵; 但这种方式不能获得相关系数的显著性度量,所以需要判断显著性时可使用下面的方法。 2、rcorr() 使用Hmisc中的rcorr()可计算pearson,spearman相关系数,一般使用格式如下: rcorr(x, y, type="pearson"),计算向量x和y的pearson相关性; rcorr(m, type="spearman"),计算矩阵m中任意两个变量间的spearman相关性; 以上,会返回一个list,由相关系数矩阵r、使用的样本数量n、显著性p值矩阵P(大写)组成; 便获得了相关系数及其显著性p值,当然pearson,spearman的p值估计方法不同,可参考相关文档。 |
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