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相关系数矩阵(相关系数矩阵的意义)

矩阵,宏基,系数相关系数矩阵(相关系数矩阵的意义)

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

5. 显著标记

设置没通过统计的相关结果打X

res1 - cor.mtest(mtcars, conf.level = .95)corrplot(M, p.mat = res1$p, sig.level = .01)

还可设置不显著的空白，或显示p值；更可以利用此方法显示所有p值，或用*数量代表显示

## leave blank on no significant coefficientcorrplot(M, p.mat = res1$p, insig = "blank")## add p-values on no significant coefficientcorrplot(M, p.mat = res1$p, insig = "p-value")## add all p-valuescorrplot(M, p.mat = res1$p, insig = "p-value", sig.level = -1)## star levelcorrplot(M, p.mat = res1$p, insig = "label_sig",sig.level = c(.001, .01, .05), pch.cex = .9, pch.col = "white")

6. 画蓝色亮30天的变化

文章开篇的蓝月亮是如何画的呢？

原理：生成一个1-15和15-1的30个数且每行10个的矩阵，利用corrplot可视，方法为饼形，矩阵为非对称，去除标签和图例，设置图例范围

dat = matrix(c(1:15,15:1), nrow = 10)corrplot(t(dat), "pie", is.corr = F, cl.pos = "n", tl.pos = "n", cl.lim = c(1,15)

今天就到这里，更多教程，请阅读引文链接。

Reference

如何引用

citation("corrplot")

Taiyun Wei and Viliam Simko (2017). R package “corrplot”:

Visualization of a Correlation Matrix (Version 0.84).

Available from https://github.com/taiyun/corrplot

官方教程 https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html

孙老师相关矩阵可视化工具corrplot https://baijiahao.baidu.com/s?id=1576699211067823610wfr=spiderfor=pc

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本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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