用R语言计算数据框中三个给定指标数据的样本均值，样本离差阵，样本协方差阵，样本相关阵，示例代码

在R语言中，你可以使用`mean()`计算均值，`sd()`计算标准差（离差），`cov()`计算协方差，以及`cor()`计算相关系数来分析数据框中的多变量数据。以下是一个示例代码，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含三个列A、B和C：

# 假设 df 是你的数据框，包含列 A, B 和 C
# 计算每个列的样本均值
mean_vec <- apply(df, 2, mean)
cat("Mean of each column:\n", mean_vec, "\n")

# 计算样本离差（标准差）
sd_matrix <- sapply(df, sd)
cat("Sample standard deviation matrix:\n", sd_matrix, "\n")

# 计算样本协方差阵
cov_matrix <- cov(df)
cat("Sample covariance matrix:\n", cov_matrix, "\n")

# 计算样本相关阵（相关系数矩阵）
corr_matrix <- cor(df)
cat("Sample correlation matrix:\n", corr_matrix, "\n")

在这个代码片段中，`apply(df, 2, mean)`按列应用`mean()`函数，`sapply(df, sd)`按列应用`sd()`函数，`cov(df)`直接计算整个数据框的协方差矩阵，而`cor(df)`则计算它们的相关系数。

注意，`cov()`和`cor()`的结果都是对角元素为1，因为每个变量与其自身的相关系数总是1（绝对正相关）。[^1]