根据经验，在人的身高相同的情况下，血压的收缩压F与1和年龄X，（岁）有关。现收集了13名男子的数据，见文件pressure.csv， （1） 收缩压与体重的简单相关系数； （2）年龄为偏变量时，收缩压与体重的偏相关系数 用rstudio编写 具体代码

在RStudio中，你可以使用`cor()`函数来计算相关系数，并结合`lm()`函数进行偏相关分析。假设你已经加载了数据`pressure.csv`并且列名为"收缩压"、"体重"和"年龄"，下面是相应的代码步骤：

# 1. 加载数据
data <- read.csv("pressure.csv")

# 检查数据集是否有缺失值
summary(data)

# 2. 简单的相关系数 (收缩压与体重)
cor_coeff_weight <- cor(data$收缩压, data$体重)
cat("收缩压与体重的简单相关系数:", cor_coeff_weight, "\n")

# 3. 偏相关系数 (年龄作为偏变量处理)
# 首先创建一个交互项 (年龄*体重)，用于控制年龄的影响
interaction_term <- data$体重 * data$年龄

# 计算偏相关系数
partial_cor_coeff <- cor(data$收缩压, interaction_term, use = "pairwise.complete.obs")
cat("年龄为偏变量时，收缩压与体重的偏相关系数:", partial_cor_coeff, "\n")

注意：确保在运行代码之前，你的数据已经被正确读取并按照正确的列名存储。如果`pressure.csv`没有预设列名，你需要根据实际文件内容调整代码中的列引用。