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データフレームの複数の変数間の相関

Rに10個の変数のdata.frameがあります。それらをvar1var2...var10と呼びましょう

var1、var2 ... var3に関してvar10のいずれかの相関関係を見つけたい

どうすればそれができますか？

cor関数は、一度に2つの変数間の相関を見つけることができます。それを使用して、分析ごとにcor関数を作成する必要がありました

rcorrelation
5
Milind Kumar

相関関係の調査に役立つ私のパッケージcorrrには、これに対する簡単な解決策があります。例としてmtcarsデータセットを使用し、mpgと他のすべての変数との相関に焦点を当てたいと言います。

_install.packages("corrr")  # though keep eye out for new version coming soon
library(corrr)
mtcars %>% correlate() %>% focus(mpg)


#>    rowname        mpg
#>      <chr>      <dbl>
#> 1      cyl -0.8521620
#> 2     disp -0.8475514
#> 3       hp -0.7761684
#> 4     drat  0.6811719
#> 5       wt -0.8676594
#> 6     qsec  0.4186840
#> 7       vs  0.6640389
#> 8       am  0.5998324
#> 9     gear  0.4802848
#> 10    carb -0.5509251
_

ここで、correlate()は相関データフレームを生成し、focus()を使用すると、特定の変数と他のすべての変数との相関に焦点を当てることができます。

参考までに、focus()はdplyrパッケージのselect()と同様に機能しますが、行と列が変更される点が異なります。したがって、select()に精通している場合は、focus()を簡単に使用できるはずです。例えば。：

_mtcars %>% correlate() %>% focus(mpg:drat)

#>   rowname        mpg        cyl       disp         hp        drat
#>     <chr>      <dbl>      <dbl>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
#> 1      wt -0.8676594  0.7824958  0.8879799  0.6587479 -0.71244065
#> 2    qsec  0.4186840 -0.5912421 -0.4336979 -0.7082234  0.09120476
#> 3      vs  0.6640389 -0.8108118 -0.7104159 -0.7230967  0.44027846
#> 4      am  0.5998324 -0.5226070 -0.5912270 -0.2432043  0.71271113
#> 5    gear  0.4802848 -0.4926866 -0.5555692 -0.1257043  0.69961013
#> 6    carb -0.5509251  0.5269883  0.3949769  0.7498125 -0.09078980
_
4
Simon Jackson

さらに良いことに、1つの変数をすべてにマップするだけでなく、すべての変数を他のすべてにマップするという相関関係を取得できると思います。これは、1行のコードで簡単に実行できます。プリインストールされたmtcarsデータセットを使用します。

library(dplyr)

cor(select(mtcars, mpg, wt, disp, drat, qsec, hp ))
1
Oluwatoba Oyekanmi

別の方法は、ライブラリHmiscとcorrplotを使用して、すべてのペア間の相関、重要性、および次のようなきれいなプロットを取得することです。

#Your data frame (4 variables instead of 10)    
df<-data.frame(a=c(1:100),b=rpois(1:100,.2),c=rpois(1:100,.4),d=rpois(1:100,.8),e=2*c(1:100))

#setup 
library(Hmisc) 
library(corrplot)

 df<-scale(df)# normalize the data frame. This will also convert the df to a matrix.  

corr<-rcorr(df) # compute Pearson's (or spearman's corr) with rcorr from Hmisc package. I like rcorr as it allows to separately access the correlations, the # or observations and the p-value. ?rcorr is worth a read.
corr_r<-as.matrix(corr[[1]])# Access the correlation matrix. 
corr_r[,1]# subset the correlation of "a" (=var1 ) with the rest if you want.
pval<-as.matrix(corr[[3]])# get the p-values

corrplot(corr_r,method="circle",type="lower",diag=FALSE,tl.col="black",tl.cex=1,tl.offset=0.1,tl.srt=45)# plot all pairs

corrplot(corr_r,p.mat = pval,sig.level=0.05,insig = "blank",method="circle",type="lower",diag=FALSE,tl.col="black",tl.cex=1,tl.offset=0.1,tl.srt=45)# plot pairs with significance cutoff defined by "p.mat"
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thisisrg