correlations <- cov2cor(covariances) Error in cov2cor(covariances) : 'V'不是正方形的数值矩阵

这个错误提示表明 `cov2cor()` 函数无法处理非正方形的数值矩阵。

`cov2cor()` 函数用于将协方差矩阵转换为相关系数矩阵。它要求输入的矩阵是一个正方形的数值矩阵，其中行和列的数量相等。

请确保您传递给 `cov2cor()` 函数的 `covariances` 参数是一个正方形的数值矩阵。您可以使用 `dim()` 函数来检查矩阵的维度，以确保它是一个正方形矩阵。

如果 `covariances` 不是一个正方形的矩阵，您可能需要对数据进行调整或采取其他方法来处理协方差和相关系数之间的转换。如果您需要更多帮助，请提供更多关于数据和代码的信息。

相关问题

根据所给的“学生成绩”数据。①计算每一门科目两两之间构成的相关系数矩阵；②使用主成分分析分别计算主成分的标准差、方差占比、累积方差贡献度以及主成分的载荷矩阵；③根据载荷矩阵系数判断应该选取几个主成分，构造主成分的表达式（综合指标），并做分析；④找出几个（至少两个）典型学生，并分析这些学生的成绩与主成分系数的关系。test<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T) (R<-round(cor(test), 3)) # sample correlation matrix test_PCA<-princomp(test, cor=T) # sample PCA summary(test_PCA, loadings=T) test[c(6,7,45,30,49),] # typical students for the first PC test[c(26,33,8),] # typical students for the second PC # sample principal components of the typical students samplePC<-(round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC # another way to obtain the sample principal components samplePC2<-round(predict(test_PCA),3) [c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC2)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC2 screeplot (test_PCA, type="lines") # scree graph ### Canonical correlation health<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/health.csv",sep=",", header=T) (R<-round(cor(health),3)) R11=R[1:3,1:3] R12=R[1:3,4:6] R21=R[4:6,1:3] R22=R[4:6,4:6] A<-solve(R11)%*%R12%*%solve(R22)%*%R21 # matrix for the first group Y1,Y2,Y3 ev<-eigen(A)$values # common eigenvalues of both groups round(sqrt(ev),3) # the canonical correlations health.std=scale(health) # standardize the original data ca=cancor(health.std[,1:3],health.std[,4:6]) # canonical correlation analysis via R ca$cor # canonical correlations ca$xcoef # the loadings (coefficients) of the first group ca$ycoef # the loadings (coefficients) of the second group

非常感谢您提供的问题，以下是我对您的问题的回答：

1. 对于所给的“学生成绩”数据，可以使用R中的cor函数计算每一门科目两两之间构成的相关系数矩阵。代码如下：

test <- read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T)
R <- round(cor(test), 3)

2. 可以使用R中的princomp函数进行主成分分析，并使用summary函数查看主成分的标准差、方差占比、累积方差贡献度以及主成分的载荷矩阵。代码如下：

test_PCA <- princomp(test, cor=T)
summary(test_PCA, loadings=T)

3. 可以根据主成分的载荷矩阵系数判断应该选取几个主成分，并构造主成分的表达式（综合指标），并进行分析。这部分需要根据具体数据进行分析，无法给出具体的代码。

4. 可以找出几个（至少两个）典型学生，并分析这些学生的成绩与主成分系数的关系。代码如下：

# 找出第一个主成分（PC1）上得分较高的学生
test[c(6,7,45,30,49),]

# 找出第二个主成分（PC2）上得分较高的学生
test[c(26,33,8),]

# 获取这些学生在主成分上的得分
samplePC <- (round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]
rownames(samplePC) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)
samplePC

# 也可以使用另一种方式获取这些学生在主成分上的得分
samplePC2 <- round(predict(test_PCA),3)[c(6,7,45,30,49,26,33,8),]
rownames(samplePC2) <- c(6,7,45,30,49,26,33,8)
samplePC2

5. 对于给定的“健康数据”，可以使用R中的cor函数计算两组变量之间的相关系数矩阵，并使用cancor函数进行规范相关分析。代码如下：

health <- read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/health.csv", sep=",", header=T)
R <- round(cor(health),3)

# 提取两组变量
R11 <- R[1:3,1:3]
R12 <- R[1:3,4:6]
R21 <- R[4:6,1:3]
R22 <- R[4:6,4:6]

# 计算两组变量之间的规范相关系数
A <- solve(R11) %*% R12 %*% solve(R22) %*% R21
ev <- eigen(A)$values
round(sqrt(ev),3)

# 使用R中的cancor函数进行规范相关分析
health.std <- scale(health)
ca <- cancor(health.std[,1:3], health.std[,4:6])
ca$cor
ca$xcoef
ca$ycoef

希望这些代码能够对您有所帮助！

如何把下面这串代码生成的数据导出为csv表格？p_list <- list() for (i in c(1:35)) { res <- rcorr(data[,1], data[,i+7]) p_value <- signif(res$P[1,2], 2) cor_value <- round(res$r[1,2], 2) p_list[[i]] <- list(p_value, cor_value) }

您可以使用以下代码将数据导出为CSV文件：

# 将p_list转换为数据框
p_df <- do.call(rbind, lapply(p_list, data.frame))
# 将数据导出为CSV文件
write.csv(p_df, file = "p_values_and_correlations.csv", row.names = FALSE)

首先，我们使用lapply函数将p_list中的每个元素转换为数据框。然后，使用do.call函数将这些数据框组合成一个大的数据框。最后，使用write.csv函数将数据框导出为CSV文件。在导出CSV文件时，我们将row.names参数设置为FALSE，以避免将行名写入文件中。