Question

我是使用R的新手，我正在尝试创建相关矩阵。我有三个独立变量（x1，x2，x3）和一个从属变量（y）。

我一直在尝试使用cor来建立相关矩阵，但到目前为止，我已经无法找到这样做的公式。

Answer 1

x1=rnorm(20)
x2=rnorm(20)
x3=rnorm(20)
y=rnorm(20)
data=cbind(y,x1,x2,x3)
cor(data)

Answer 2

如果我已经正确理解，你有一个3列的矩阵（比如说x1到x3）和很多行（作为y值）。您可以采取以下行动：

foo = matrix(runif(30), ncol=3) # creating a matrix of 3 columns
cor(foo)

如果你已经在3个向量x1到x3中拥有了你的值，你可以像foo那样foo=data.frame(x1,x2,x3)：{{1}}

Answer 3

如果我错了，请纠正我，但假设这与回归问题有关，那么这可能是你正在寻找的：

#Set the number of data points and build 3 independent variables
set.seed(0)
numdatpoi <- 7
x1 <- runif(numdatpoi)
x2 <- runif(numdatpoi)
x3 <- runif(numdatpoi)

#Build the dependent variable with some added noise
noisig <- 10
yact <- 2 + (3 * x1) + (5 * x2) + (10 * x3)
y <- yact + rnorm(n=numdatpoi, mean=0, sd=noisig)

#Fit a linear model
rmod <- lm(y ~ x1 + x2 + x3)

#Build the variance-covariance matrix.  This matrix is typically what is wanted.
(vcv <- vcov(rmod))

#If needed, convert the variance-covariance matrix to a correlation matrix
(cm <- cov2cor(vcv))

从上面可以看出，这是方差 - 协方差矩阵：

            (Intercept)        x1        x2        x3
(Intercept)    466.5773   14.3368 -251.1715 -506.1587
x1              14.3368  452.9569 -170.5603 -307.7007
x2            -251.1715 -170.5603  387.2546  255.9756
x3            -506.1587 -307.7007  255.9756  873.6784

而且，这是相关的相关矩阵：

            (Intercept)          x1         x2         x3
(Intercept)  1.00000000  0.03118617 -0.5908950 -0.7927735
x1           0.03118617  1.00000000 -0.4072406 -0.4891299
x2          -0.59089496 -0.40724064  1.0000000  0.4400728
x3          -0.79277352 -0.48912986  0.4400728  1.0000000

相关矩阵

3 个答案: