Cómo calcular las correlaciones de datos en r

categoría Computadoras y software / Programación / R

La cantidad en la que dos variables de datos varían juntos puede ser descrita por el coeficiente de correlación. En R, se obtiene la correlación entre un conjunto de variables muy fácilmente mediante el uso de la cor () función. Sólo tiene que añadir las dos variables que desea examinar como los argumentos. Por ejemplo, si usted quiere comprobar hasta qué punto el ancho de pétalo se correlaciona con la longitud de pétalos, sólo tiene que hacer lo siguiente:

> Con (iris, cor (Petal.Width, Petal.Length)) [1] 0.9628654

Esto le indica que la relación entre la anchura y la longitud pétalo pétalo es casi una línea perfecta, ya que también se puede ver en la cuarta trama de la tercera fila.

También puede calcular la correlación entre múltiples variables a la vez, gran parte de la misma manera como se puede representar gráficamente las relaciones entre múltiples variables. Así, por ejemplo, se puede calcular las correlaciones que se corresponden con la trama con la siguiente línea:

> Iris.cor lt; - COR (iris [-5])

Como siempre, puede guardar el resultado de esta función en un objeto. Esto le permite examinar la estructura de la salida de la función para que pueda averiguar cómo se puede utilizar en el resto de su código. He aquí un vistazo a la estructura del objeto iris.cor:

> Str (iris.cor) num [1: 4, 1: 4] 1 -0,118 0,872 0,818 -0,118 ...- attr (*, "dimnames") = Lista de 2 .. $: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" .. $: chr [1: 4] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"

Esta salida le dice que iris.cor es una matriz con los nombres de las variables como dos nombres de fila y los nombres de columna. Para encontrar la correlación de dos variables en esa matriz, puede utilizar los nombres como los índices - por ejemplo:

> Iris.cor ['Petal.Width', 'Petal.Length'] [1] 0.9628654


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