1.用r進行多元相關分析
#用cov函式計算mtcars資料框的前三個變數的協方差矩陣
> cov(mtcars[1:3])
mpg cyl disp
mpg 36.324103 -9.172379 -633.0972
cyl -9.172379 3.189516 199.6603
disp -633.097208 199.660282 15360.7998
#用cor函式計算mtcars資料框的前三個變數的相關係數矩陣
> cor(mtcars[1:3])
mpg cyl disp
mpg 1.0000000 -0.8521620 -0.8475514
cyl -0.8521620 1.0000000 0.9020329
disp -0.8475514 0.9020329 1.0000000
#以上原理說明,協方差矩陣可以檢測變數間的線性相關度,當協方差的正負表明了對應的相關性,但是不同資料集差異,一些資料之間的協方差是不可以比較的。因此我們要比較不同資料集之間兩個變數的線性相關程度,首先應該進行規範化處理,並選擇相關係數而非協方差。
#我們可以使用ggplot包來繪製對應的熱力圖:
2.進行多元線性回歸分析
#...
>data(mtcars)
#呼叫lm函式將變數裝入線性模型中
> lmfit = lm(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
> lmfit
call:
lm(formula = mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
coefficients:
(intercept) mtcars$cyl
37.885 -2.876
#呼叫summary函式獲得模型的特徵資訊:
estimate std. error t value pr(>|t|)
估值,標準誤差,t值,p值
call:
lm(formula = mtcars$mpg ~ mtcars$cyl)
residuals:
min 1q median 3q max
-4.9814 -2.1185 0.2217 1.0717 7.5186
coefficients:
estimate std. error t value pr(>|t|)
(intercept) 37.8846 2.0738 18.27 < 2e-16 ***
mtcars$cyl -2.8758 0.3224 -8.92 6.11e-10 ***
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『*
*』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
residual standard error: 3.206 on 30 degrees of freedom
multiple r-squared: 0.7262, adjusted r-squared: 0.7171
f-statistic: 79.56 on 1 and 30 df, p-value: 6.113e-10
#呼叫anova完成方差表分析
> anova(lmfit)
analysis of variance table
response: mtcars$mpg
df sum sq mean sq f value pr(>f)
mtcars$cyl 1 817.71 817.71 79.561 6.113e-10 ***
residuals 30 308.33 10.28
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『*
*』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
#在散點圖上展示兩個變數的之間的回歸線,然後用abline增加一條回歸線,注意lm中的y,x與plot中的x,y
基於R進行相關性分析
一 相關性矩陣計算 1 載入資料 data read.csv 231 6057 2016 04 05 zx wd 2.csv header false 說明 csv格式的資料,header false 表示沒有標題,即資料從第一行開始。2 檢視匯入資料的前幾行,3 刪除資料的7,8列,都是0 4 計...
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