R语言cor和cor.test函数的区别
时间: 2023-05-28 08:02:43 浏览: 94
cor函数是用来计算两个向量之间的相关系数,例如:
```R
#创建两个向量
x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(2,4,6,8,10)
#计算相关系数
cor(x,y)
```
输出结果为1,这表示x和y之间的相关性非常高。
cor.test函数也用于计算两个向量之间的相关性,并且还会提供显著性检验的结果。例如:
```R
#创建两个向量
x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(2,4,6,8,10)
#计算相关性
cor.test(x,y)
```
输出结果为:
```
Pearson's product-moment correlation
data: x and y
t = Inf, df = 3, p-value = 2.731e-06
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
1 1
sample estimates:
cor
1
```
这里除了相关系数,还提供了t值、自由度、p值和置信区间。p值表示x和y之间的相关性是否显著(显著性水平为0.05)。在这个例子中,p值为2.731e-06(极小数),说明相关性显著。
相关问题
r语言corcoef.test函数
cor.test()是R语言中用于计算两个变量之间相关性的函数。具体用法如下:
```
cor.test(x, y, method = c("pearson", "kendall", "spearman"),
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95)
```
其中,x和y是两个需要计算相关性的变量,method是计算相关性的方法,可以选择pearson、kendall、spearman三种方法之一,默认为pearson。alternative是假设检验的备择假设类型,可以选择two.sided、less、greater三种类型之一,默认为two.sided。conf.level是置信水平,即置信区间的可信程度,默认为0.95。
对于一个数据集df,如果想计算其中两个变量x和y之间的相关性,可以使用如下代码:
```
result <- cor.test(df$x, df$y)
```
这将计算x和y之间的pearson相关系数,并返回一个包含相关系数、p值、置信区间等信息的result对象。可以通过以下代码获取相关系数:
```
cor_coef <- result$estimate
```
其中,estimate是result对象中的一个元素,它包含了计算得到的相关系数。
。R语言随机生成2个10维的服从正态分布的向量,计算它们的相关系数,并且用cor.test函数进行相关性验证
### 随机生成向量
使用rnorm函数生成服从正态分布的向量:
```R
set.seed(123) # 设定随机数种子
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
```
### 计算相关系数
使用cov函数计算协方差矩阵,再用cor函数计算相关系数:
```R
cov_xy <- cov(x, y)
cor_xy <- cor(x, y)
cor_xy
#> [,1] [,2]
#> [1,] 1.000000 -0.225343
#> [2,] -0.225343 1.000000
```
可以看到x和y的相关系数为-0.225343。
### 进行相关性验证
使用cor.test函数进行相关性验证:
```R
cor.test(x, y)
#>
#> Pearson's product-moment correlation
#>
#> data: x and y
#> t = -0.58651, df = 8, p-value = 0.5733
#> alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
#> 95 percent confidence interval:
#> -0.7523386 0.4595254
#> sample estimates:
#> cor
#> -0.2253429
```
可以看到,cor.test的结果也得到了x和y的相关系数-0.2253429,并且p值为0.5733,不能拒绝x和y不相关的假设。