如何找到具有 R 数据框 p 值的相关矩阵？
可以使用Hmisc包的函数rcorr找到具有R数据帧p值的相关矩阵，并将输出读取为矩阵。例如，如果我们有一个名为df的数据框，那么可以使用rcorr()找到具有p值的相关矩阵。as.matrix(df)
示例
考虑以下数据框-
df1<-data.frame(x1=rnorm(20),x2=rnorm(20),x3=rnorm(20,5,1.01)) df1输出结果
x1 x2 x3 1 -0.73652050 -0.63217859 5.185969 2 -2.01419490 0.34607185 4.481368 3 0.34235643 0.57178015 3.026729 4 -0.08378474 0.92191817 4.250791 5 0.83898327 0.07942875 3.211523 6 -0.02279024 0.63411399 5.194953 7 1.41945942 1.11677804 4.615502 8 -0.02649611 -0.12183326 5.823864 9 1.51668723 -0.05485461 4.569037 10 -1.26449629 -1.02647482 4.592757 11 -0.12044314 -0.44292038 6.876043 12 -0.45473954 -1.05514259 7.532017 13 -1.11612369 -1.15571563 5.815840 14 -0.60718723 0.67048948 5.429381 15 -0.36208570 1.16795697 5.338567 16 -0.07388237 0.66417818 3.412541 17 -0.76607395 0.38185805 5.127318 18 1.21366135 -1.58142860 6.173194 19 1.01896222 1.97880129 5.418979 20 -1.23818051 -0.99555593 6.024320
加载Hmisc包并为df1中的数据创建具有p值的相关矩阵-
示例
library(Hmisc) rcorr(as.matrix(df1),type="pearson")输出结果
x1 x2 x3
x1 1.00 0.29 -0.18
x2 0.29 1.00 -0.45
x3 -0.18 -0.45 1.00
n= 20
P
x1 x2 x3
x1 0.2222 0.4548
x2 0.2222 0.0470
x3 0.4548 0.0470示例
df2<-data.frame(y1=rpois(20,5),y2=rpois(20,8),y3=rpois(20,2),y4=rpois(20,5)) df2输出结果
y1 y2 y3 y4 1 4 14 2 8 2 5 15 1 6 3 7 9 2 3 4 5 13 1 5 5 5 4 1 2 6 5 8 1 4 7 3 7 0 3 8 7 13 3 2 9 9 12 7 7 10 5 11 3 3 11 4 8 2 1 12 1 6 2 1 13 9 5 3 5 14 4 6 3 2 15 5 5 0 1 16 6 9 1 7 17 3 2 3 9 18 4 9 4 4 19 5 11 5 9 20 6 9 2 8
为df2中的数据创建具有p值的相关矩阵-
示例
rcorr(as.matrix(df2),type="pearson")输出结果
y1 y2 y3 y4
y1 1.00 0.26 0.38 0.21
y2 0.26 1.00 0.19 0.27
y3 0.38 0.19 1.00 0.36
y4 0.21 0.27 0.36 1.00
n= 20
P
y1 y2 y3 y4
y1 0.2712 0.0980 0.3737
y2 0.2712 0.4101 0.2490
y3 0.0980 0.4101 0.1152
y4 0.3737 0.2490 0.1152热门推荐
10 对患者生日祝福语简短
11 结婚祝福语简短装备
12 周岁祝福语学生文案简短
13 订婚领证祝福语简短精辟
14 导师获奖祝福语大全简短
15 新婚购房祝福语简短精辟
16 牛年祝福语简短的爱人
17 送芒果的祝福语简短
18 送给学长毕业祝福语简短