Antworten:
Sie können verwenden cor.test
:
col1 = c(1,2,3,4)
col2 = c(1,4,3,5)
cor.test(col1,col2)
was gibt:
# Pearson's product-moment correlation
# data: col1 and col2
# t = 2.117, df = 2, p-value = 0.1685
# alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
# -0.6451325 0.9963561
# sample estimates:
# cor
# 0.8315218
Weitere Informationen zu den Statistiken und zusätzlichen Parametern auf der offiziellen Seite:
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/cor.test.html
Folgendes wird tun, was Sie fragen:
library(Hmisc) # You need to download it first.
rcorr(x, type="pearson") # type can be pearson or spearman
Hier ist x ein Datenrahmen, und rcorr gibt jede Korrelation zurück, die aus dem "x" -Datenrahmen gebildet werden kann.
Oder Sie können die Statistik selbst berechnen:
cor
(?cor
) ausdrücklich erwähntcor.test
(unter „Siehe auch“)