R语言二元正态分布及双变量相关分析的示例分析
发表于:2025-12-02 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年12月02日,R语言二元正态分布及双变量相关分析的示例分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。皮尔逊系数、斯皮尔曼系数、肯德尔系数,这是我们
千家信息网最后更新 2025年12月02日R语言二元正态分布及双变量相关分析的示例分析皮尔逊系数、斯皮尔曼系数、肯德尔系数,这是我们在双变量相关分析中经常使用的三大相关系数。皮尔逊系数使用时有一个基本条件,两变量应满足二元正态分布,否则建议选用斯皮尔曼相关系数。
所以,两个连续数据相关分析前,我们有必要首先进行多元(二元)正态分布的检验。R语言中,我们可以使用mvnormtest包中的mshapiro.test函数完成。
案例数据:雇员数据
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二元正态分布检验
现在我想考察一下初始薪金和当前薪金间的相关性, 首先来做二元正态分布检验。
mshapiro.test函数的参数U要求是每行是变量,每列是个案,因此我们需要t函数做行列转置。
来看结果:
Shapiro-Wilk normality test data: Z W = 0.70689, p-value < 2.2e-16
多元正态分布的 原假设是服从正态分布,经过检验发现,p-value <0.001,显然有理由拒绝原假设,说明这两个变量数据不服从二元正态分布。
此时皮尔逊相关系数是不合适的,那我们就 用斯皮尔曼系数来反映初始薪金和当前薪金的相关性。
R双变量相关分析
来看结果:
Spearman's rank correlation rho
data: employee[, 6] and employee[, 7]
S = 3090197, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.8258977
斯皮尔曼显著性检验 p-value <0.001,通过检验,说明存在相关性,有统计学意义。二者的相关程度如何呢?
斯皮尔曼相关系数r=0.826, 说明当前薪金和起始薪金间存在较强的正向相关性。
R语言二元正态分布及双变量相关分析的示例分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
mydata <- t(employee[,6:7])
library(mvnormtest) mshapiro.test(mydata)
cor.test(x=employee$salbegin,y=employee$salary,method = "spearman")
data: employee[, 6] and employee[, 7]
S = 3090197, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.8258977
看完上述内容,你们掌握R语言二元正态分布及双变量相关分析的示例分析的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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