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法律研究如何在 R 中找出分组相关系数？
如果 R 数据框中有两个连续列和一分类列，我们可以找出分类列中的类别连续值之间的相关系数。为此，我们可以使用 by 函数，并使用下例所示的方式传入采用 spearman 方法的 cor 函数。
示例 1
考虑以下数据框
> x1<-sample(c("A","B","C"),20,replace=TRUE)
> y1<-rnorm(20,1,0.24)
> z1<-rpois(20,2)
> df1<-data.frame(x1,y1,z1)
> df1输出
x1 y1 z1 1 A 1.1155324 2 2 C 0.9801564 3 3 B 0.9116162 1 4 A 0.8406772 3 5 C 0.8009355 2 6 A 0.9331637 2 7 B 1.0642089 1 8 B 1.1633515 0 9 B 1.1599037 5 10 B 1.0509981 2 11 B 0.7574267 1 12 B 0.8456225 1 13 B 0.8926751 2 14 B 0.6074419 3 15 C 0.7999792 0 16 A 1.0685236 2 17 B 0.9756677 3 18 A 0.9495342 0 19 C 1.0109747 2 20 A 0.9090985 4
查明 x1 中类别 y1 和 z1 之间相关性
示例
> by(df1,df1$x1,FUN=function(x) cor(df1$y1,df1$z1,method="spearman")) df1$x1: A
输出
[1] 0.03567607
示例
df1$x1: B
输出
[1] 0.03567607
示例
df1$x1: C
输出
[1] 0.03567607
示例 2
> x2<-sample(c("India","China","France"),20,replace=TRUE)
> y2<-rexp(20,0.335)
> z2<-runif(20,2,10)
> df2<-data.frame(x2,y2,z2)
> df2输出
x2 y2 z2 1 France 2.31790394 2.649538 2 China 10.61012173 8.340615 3 France 5.00085220 6.602884 4 France 1.67707140 7.722530 5 India 9.60663732 9.837268 6 France 1.46030289 5.370930 7 France 10.44614704 9.035748 8 India 0.39506766 6.318701 9 China 1.83071453 7.282782 10 China 0.23080001 7.210144 11 India 2.27763766 9.233019 12 China 18.21276888 9.928614 13 France 1.72085517 9.176826 14 India 4.77786071 8.899026 15 China 8.55501571 7.240147 16 China 0.19832026 5.641800 17 India 0.03113389 6.928705 18 China 0.56958471 3.496314 19 China 0.72728737 6.903436 20 India 8.73571474 5.286486
查明 x2 中类别 y2 和 z2 之间相关性
示例
> by(df2,df2$x2,FUN=function(x) cor(df2$y2,df2$z2,method="spearman")) df2$x2: China
输出
[1] 0.487218
示例
df2$x2: France
输出
[1] 0.487218
示例
df2$x2: India
输出
[1] 0.487218
更新于：2020 年 11 月 23 日
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