Question

我不明白为什么函数cor和cor.test不能给我与pearson方法相同的结果！

> cor(varCor,method="pearson")
              Distributeurs Importateurs Producteurs Préparateurs
Distributeurs     1.0000000    0.5480281   0.2357191    0.7115063
Importateurs      0.5480281    1.0000000  -0.2318366    0.1740853
Producteurs       0.2357191   -0.2318366   1.0000000    0.4414107
Préparateurs      0.7115063    0.1740853   0.4414107    1.0000000

> cor.test(annee2010$Distributeurs,annee2010$Préparateurs, method="pearson")

    Pearson's product-moment correlation

data:  annee2010$Distributeurs and annee2010$Préparateurs
t = 14.6233, df = 94, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.7599547 0.8859092
sample estimates:
      cor 
0.8334552

它来自我的数据还是我不理解的差异？

Answer 1

你是对的！它来自我的数据！ varCor是一个na.omit（annee2010）...所以当我处理相同的data.frame时它会改变结果...

cor.test(varCor$Distributeurs,varCor$Préparateurs, method="pearson")

    Pearson's product-moment correlation

data:  varCor$Distributeurs and varCor$Préparateurs
t = 4.5283, df = 20, p-value = 0.0002048
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.4141262 0.8716421
sample estimates:
      cor 
0.7115063

谢谢!!

Answer 2

cor（）和cor.test（）兼容。我猜您的varCor已经是方差协方差矩阵，您再次调用cor()？如果你有一个方差 - 协方差矩阵，并希望得到相关性，好用 cov2cor() 在vcov矩阵上。

参见？cov2cor （并查看cov2cor的代码。我将此函数添加到R的原因之一是显示如何您可以通过既高效又易于理解的方式进行计算。 .. 如果你分别查看R的真实源代码或那个函数，后者会更多，因为你可以在R代码中看到 comments 。在线，这将是最底层的 https://svn.r-project.org/R/trunk/src/library/stats/R/cor.R

cor和cor.test之间的R差异

2 个答案: