cor.test(data1$API, data1$PM10, method = "pearson")

这是一行 R 代码，主要作用是计算两个变量之间的皮尔逊相关系数，并对其进行显著性检验。

具体来说，cor.test() 函数用于计算两个变量之间的相关系数，并对其进行显著性检验。该函数有三个主要参数：x、y 和 method。其中，x 和 y 分别为两个变量的数据，method 参数指定所使用的相关系数方法，可以是 "pearson"、"spearman" 或 "kendall" 中的一个。

在这个例子中，变量 data1 包含两个变量 API 和 PM10，分别表示空气质量指数和 PM10 浓度。以下代码使用 cor.test() 函数计算这两个变量的皮尔逊相关系数：

cor.test(data1$API, data1$PM10, method = "pearson")

这将返回一个包含相关系数、p 值和置信区间等信息的结果对象。其中，相关系数表示两个变量之间的线性相关程度，取值范围为 -1 到 1。当相关系数为正时，表示两个变量呈正相关；当相关系数为负时，表示两个变量呈负相关；当相关系数为零时，表示两个变量之间不存在线性关系。

p 值表示相关系数的显著性水平，通常将其与显著性水平（如 0.05 或 0.01）进行比较，以确定相关系数是否具有统计学意义。如果 p 值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即认为相关系数具有统计学意义。

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