R语言相关系数图corplot怎样只显示下半边
analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。 另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).” 就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关 粗略判断的方法是，相关系数0.6以上，可以认为显著相关了
cor()函数可以提供双变量之间的相关系数，还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数； 我们要是做的话，要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析， 得到简单相关系数，然后做t检验，判断显著性。
画上三角矩阵 corrplot(M, type = "upper")
供参考。
corrplot中参数详解
corrplot(corr, method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade",
"color", "pie"), type = c("full", "lower", "upper"), add = FALSE,
col = NULL, bg = "white", title = "", is.corr = TRUE, diag = TRUE,
outline = FALSE, mar = c(0, 0, 0, 0), addgrid.col = NULL,
addCoef.col = NULL, addCoefasPercent = FALSE, order = c("original",
"AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"), hclust.method = c("complete", "ward",
"ward.D", "ward.D2", "single", "average", "mcquitty", "median", "centroid"),
addrect = NULL, rect.col = "black", rect.lwd = 2, tl.pos = NULL,
tl.cex = 1, tl.col = "red", tl.offset = 0.4, tl.srt = 90,
cl.pos = NULL, cl.lim = NULL, cl.length = NULL, cl.cex = 0.8,
cl.ratio = 0.15, cl.align.text = "c", cl.offset = 0.5, number.cex = 1,
number.font = 2, number.digits = NULL, addshade = c("negative",
"positive", "all"), shade.lwd = 1, shade.col = "white", p.mat = NULL,
sig.level = 0.05, insig = c("pch", "p-value", "blank", "n", "label_sig"),
pch = 4, pch.col = "black", pch.cex = 3, plotCI = c("n", "square",
"circle", "rect"), lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, na.label = "?",
na.label.col = "black", win.asp = 1, ...)
是不是有点多，功能实在太强大了，我们挑几个常用的说明。
corr: 用于绘图的矩阵，必须是正方形矩阵，如果是普通的矩阵，需要设置is.corr=FALSE
method: 可视化的方法，默认是圆circle，还有正方形square、椭圆ellipse、数字number、阴影shade、颜色color和饼pie可选。文章开篇处的示例即为饼形，类似月亮周期的大小变化。
type：展示类型，默认全显full，还有下三角lower，或上三角upper可选。
col：颜色设置，可设置颜色起、中、终点颜色。
is.corr：逻辑值，若为TRUE，不强制要求矩阵是正方形的相关系数矩阵，图例范围也会随数据变化
diag：是否显示对角线值。因为对角线全为1，显示只是美观，实际意义不大
tl.cex：名称标签字体大小
tl.col：名称标签字体颜色
cl.lim：值域范围
addrect：设置分组数量，添加矩形
method – 呈现方式，包括circle(默认) – 圆形，square – 方块，ellipse – 椭圆，number – 数字，pie – 饼图，shade – 阴影，color – 颜色；
diag – 是否画对角线，这里设置为不画；
type – 画图的哪一部分，包括full – 全部，lower – 下三角，upper – 上三角；
col – 颜色，默认为由红到蓝，格式为c(bottom, middle, top)，bottom – -1处的颜色，middle – 0处的颜色，top – 1处的颜色；这里先用colorRampPalette生成了颜色设置函数col3(number), number – colorbar上分段的数量，这里分了20短，即每0.1为一段；
cl.lim – 颜色的范围，默认为-1到1，注意设置的范围要包含矩阵中的所有数据；
addgrid.col – 网格的颜色，默认为灰色，这里设置为NA，即不画网格；
tl.pos – 坐标轴标签的位置，包括lt – 左边和上边，ld – 左边和对角线，td – 上边和对角线，d – 对角线，n – 不画；这里设置为lt，即行变量名在左边，列变量名在上边；
tl.cex – 标签的大小；
tl.col – 标签的颜色；
tl.srt – 标签旋转的角度；
tl.offset – 标签和图片的相对位置；
hclust.method – 相关系数聚类的方法，默认不聚类，具体方法包括"ward", "ward.D", "ward.D2", "single", "complete", "average", "mcquitty", "median", "centroid",具体读者可自行尝试
outline – 是否画圆圈的边界，默认不画，可为逻辑变量或字符变量（字符变量为设置边界的颜色）；
title – 图片的标题。
以上为corrplot()常用的参数，基本上可供读者做出漂亮的相关矩阵图了。
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謇苛明真： 可以直接用corrcoef(x,y)函数啊…… 例如,求出已知的x,y向量的相关系数矩阵R,则输入R=corrcoef(x,y) 然后调用 max(max(R)),可以求出最大值
会同县13269102964： 如何用R求偏相关系数？
謇苛明真： corpcor包 cor2pcor()函数可以做 例子: xcor=cor(M)#相关系数矩阵 xpcor=cor2pcor(xcor)#偏相关矩阵
会同县13269102964： 请教R语言做矩阵散点图,添加相关系数,并采用稳健回 - ？
謇苛明真： cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数; 我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析, 得到简单相关系数,然后做t检验,判断显著性.
会同县13269102964： r语言 怎么计算copula的尾部相关系数 - ？
謇苛明真： r语言 怎么用copula计算var 解决方案1: 直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft();例如信号x y=fft(x);%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y);%对信号y傅里叶反变换到时域, 解决方案2: 工具箱埃IFFT()函数
会同县13269102964： R语言相关性分析图.想知道怎么分析这些数据? - ？
謇苛明真： 框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负).统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三个***代表极极显著相关(P值为0.0001). 图中还可以看出,相关系数R的绝对值0.67(变量P50与T之间)以上的都显著相关,至少一个*.符合一般关于相关系数R值的显著性统计.
会同县13269102964： 用r语言做cca时怎么显示物种环境相关系数 - ？
謇苛明真： 假设你要计算两组数值的线性相关系数,方法有两种:第一种方法:键入函数:=CORREL(数据列或行1,数据列或行2).该函数是计算数据列或行1及数据列或行2的线性相关系数.例如有一列数据为A1:A20,还有一列数据为B1:B20,=CORREL(A1:A20,B1:B20),即为A1:A20和B1:B20数据之间的相关系数.第二种方法:鼠标选择要计算的相关数据区域,点击“插入”、“散点图”,再选择:“添加趋势线”,选择“线性”,并将“显示R平方值”前打上勾,这样就可以在图中看到两组数据的相关系数的平方值.
会同县13269102964： 如何用SPSS计算相关系数r,画散点图 - ？
謇苛明真： 一、计算相关系数:analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 、输出的是相关系数矩阵 ,相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著.另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格下的解释就知道,比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).”就是说,如果相关系数后有＂**＂符号,代表在0.01显著性水平下显著相关 . 二、画散点图:Graphs-Scatter /Dot 如:将“数学成绩”和“学生编号”同时选中拖进 Y—X Pairs框内,OK!!!
会同县13269102964： R语言的两种主成分分析的结果不一样? - ？
謇苛明真： 是不一样啊,主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量. cor=T时,输入矩阵为相关系数矩阵,每个元素是0<=x<=1的,对角线为1; cor=F时,输入矩阵为协方差矩阵,对角线为每个变量的方差; 默认是cor=F的, 而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化,然后再求协方差矩阵. 即:先将数据标准化,两种方式才是相同的.否则,cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程.
会同县13269102964： 请教R语言cor函数,做相关性是什么意思 - ？
謇苛明真： 当遇到一个不了解的函数时,可以使用帮助文档: 运行 : > ??mergelist 在弹出的页面中得到以下信息如果的确是merge.list,则它在rcurl包中.
会同县13269102964： r语言计算复相关系数,怎么么计算? - ？
謇苛明真： cor(a,b),a,b是等长的数组
