能給我講一講R語言中cor函數(shù)的用法嗎,以及具體的實現(xiàn)步驟呢?

以R自帶的數(shù)據(jù)集mtcars為例，直接計算矩陣或數(shù)據(jù)框?qū)?yīng)列之間的相關(guān)性系數(shù)。上文的corrplot包是基于R基礎(chǔ)繪圖函數(shù)創(chuàng)建的，那么又沒有基于ggplot2的呢？有，比如相對應(yīng)的ggcorrplot包，不過我這里推薦另一個R包：ggcor 。

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R語：cor函數(shù)計算的是列與列間的相關(guān)系數(shù)，得到的舉證C(i，j)是第i列與第j列相關(guān)系數(shù)。

可以用：attach(weightBJ_data)cor.test(first，second)或者 cor.test(weightBJ_data$first，weightBJ_data$second)或者 cor.test(weightBJ_data[，1]，weightBJ_data[，2])用過attach(weightBJ_data)之后。

R中已實現(xiàn)的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor為每一個納入研究的相關(guān)系數(shù)， n為樣本量， studlab納入研究的標(biāo)簽向量， data為相應(yīng)的的數(shù)據(jù)集，sm選項為合并的方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并之前先做Fisher Z變換，COR是直接合并。

cor=T時，輸入矩陣為相關(guān)系數(shù)矩陣，每個元素是0=x=1的，對角線為1；cor=F時，輸入矩陣為協(xié)方差矩陣，對角線為每個變量的方差；默認(rèn)是cor=F的，而相關(guān)系數(shù)矩陣就相當(dāng)于先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后再求協(xié)方差矩陣。

R語言常用函數(shù)整理(基礎(chǔ)篇)

就是R語言類率分布函數(shù)的開頭字母。 比如說，正態(tài)分布是norm的化，那密度函數(shù)就是dnorm()，分布函數(shù)就是pnorm()， 更有用的是用相應(yīng)分布生成隨機數(shù)，比如rnorm()，就會生成服從正態(tài)分布的隨機數(shù)。

R語言中，和排序相關(guān)的常用函數(shù)有： order() ， sort() ， rank() ，一般是對向量進行操作，也可以對數(shù)據(jù)框的列進行操作。

dep_delay、air_time、hours都消失，只有新轉(zhuǎn)換的gain、hours 、gain_per_hour三列。mutare()函數(shù)可以和前面提到的幾個函數(shù)結(jié)合起來使用。

常用函數(shù)read.csv和read.delim為read.table設(shè)定參數(shù)以符合英語語系本地系統(tǒng)中電子表格導(dǎo)出的CSV和制表符分割的文件。這兩個函數(shù)對應(yīng)的變種read.csv2和read.delim2是針對在逗號作為小數(shù)點的國家使用時設(shè)計的。

nrow(leadership)是leadership這個數(shù)據(jù)集的行數(shù)（可能就是樣本數(shù)），1：nrow(leadership) 是一個向量，從1到nrow(leadership)，sample(1：nrow(leadership)) 是將里面的這個向量進行隨機排列了，不是之前那樣的順序了。

R語言基礎(chǔ)知識筆記

1、向量是用于存儲數(shù)值型，字符型或者邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組。執(zhí)行組合功能的函數(shù)為c()，可以用來創(chuàng)建向量。向量可根據(jù)位置進行索引，需要用[]。矩陣是一個二維數(shù)組，每個元素都擁有相同的模式，可通過函數(shù)matrix()創(chuàng)建矩陣。

2、列表提取元素 掌握R語言的索引，最基本操作為 寫出對象名字，并在隨后中括號里寫出對應(yīng)的索引即可 。若對象是一維的，如向量，只需要提供一個位置索引；若對象是二維的，如數(shù)據(jù)框，則提供兩個位置索引，中間用逗號隔開。

3、自定義圖例 有時候繪制出的圖是分組圖，這時候需要自定義繪制圖例。

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