目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到…

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: 1//赋予a,b向量值 2a<-c(1,2,3) 3b<-c(11,12,14) 4 5//计算pearson相关系数 6cor.test(a,b,method="pearson") 结果 Pe…

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -…

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学…

矩阵(matrix)是R语言中很基础的一种数据结构,也是R语言使用者经常使用的一种数据结构.矩阵的维度一般为二维(m*n). R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的,但是在对R语言做矩阵操作时,有个地方需要特别注意.下面我们通过一个例子说明. 首先,我们创建一个用于测试的矩阵. test1 <- matrix(data = c(1:6), nrow = 3, ncol = 2, dimnames = list(c("row1", "row2", "row…

今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式.R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现.在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和雷锋网一起看看如何选择正确的图表类型. 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序.他用API编写了第一版Price Discovery,雷锋网对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载. 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本类型:…

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素. R创建矩阵的语法: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 参数说明: data - 成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol -  要被创建的列数. byrow - 是一个合乎逻辑.若为True,则输入向量元素按行安排. dimnames - 是分配给行和列名称. Example > # Elements are arranged sequential…

在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值. > args(matrix) function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素,nrow为行数,ncol为列数,注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数,byrow项控制排列元素时是否按行进行,dimnames给定行和列的名称. a<-c(3,4,9,8,3,55,2,334) m&l…

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,…

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四…