极客教程R语言 相关图
相关图，也被称为相关矩阵图或散点图矩阵，是一组变量之间成对关系的图形表示。在R编程语言中，corrplot包提供了一种简单的方法来创建相关图。下面是一个如何使用corrplot包在R中创建相关图的例子。
在R语言中使用corrplot包绘制相关图
但首先，我们需要在RStudio中安装’corrplot’包。
install.packages("corrplot")
现在我们可以在我们的程序中使用corrplot。
# Load the required libraries
install.packages('corrplot')
library(corrplot)
# Load the data
data(mtcars)
# Calculate the correlation matrix
cor_matrix = cor(mtcars)
# Create the correlogram
corrplot(cor_matrix, type = "upper",
method = "square",
addCoef.col = "black",
tl.col = "black", tl.srt = 45)
输出
使用R中的corrplot软件包绘制的关系图
这段代码使用cor()函数来计算mtcars数据集中的变量的相关矩阵。然后，它使用corrplot()函数来创建相关矩阵的相关图，采用上三角矩阵类型，方形方法，以及系数和标题标签颜色和角度的选项。
我们可以通过改变传递给corrplot()函数的参数来定制相关图，如矩阵类型、绘图方法、颜色、系数标签、P值和显著性水平。
此外，我们还可以使用ggcorrplot包，利用ggplot2包制作更加精细和可定制的相关图。有了这个包，我们对布局和颜色有了更多的控制，而且它还提供了各种选项，如显著性水平指标和不同类型的相关系数（Pearson , Kendall , Spearman）。
值得注意的是，相关矩阵可能难以阅读，特别是当矩阵很大和/或相关系数接近于零时。所以，我们应该选择适当的相关图的类型、可视化和定制，以更好地传达信息，使其更易读。
使用R中的ggstatsplot包绘制的相关图
关联图也可以用ggstatsplot形成。现在让我们来了解这个包。ggstatsplot “是一个R包，它提供了一种灵活和用户友好的方式来使用ggplot2创建各种类型的统计图。ggstatsplot的一个主要特点是，它允许你轻松地在图上添加统计注释，如p值、效应大小和置信区间。
除了相关图之外，ggstatsplot还可以用来创建其他各种图，包括。
- 带有回归线和置信区间的散点图
- 带有显著性检验的箱形图
- 带有显著性检验的柱状图
- 带有密度图和显著性检验的柱状图
- Q-Q图
- 森林图
- 小提琴图
R中的ggstatsplot包提供了一种简单的方法来创建相关图。ggcorrmat()函数可以被用来创建一个相关图。
library(ggstatsplot)
# loading data
data(mtcars)
ggcorrmat(mtcars,
method = "pearson",
label = TRUE,
cor.vars = c("mpg", "disp", "hp",
"drat", "wt", "qsec"),
size = 2)
输出
使用R语言中的ggstatsplot包绘制的关联图
在这个例子中，ggcorrmat()函数被用来使用皮尔逊相关系数为MTCars数据集创建一个相关图。cor.vars参数用于指定要计算相关系数的变量，而label参数则用于指示是否在图上显示相关系数。
使用R中的lares包绘制的相关图
我们还可以利用lares包的帮助。Lares是一个R包，它提供了各种高级统计方法和可视化。它没有一个特定的函数来创建相关图，然而，你可以使用corrplot包中的corrplot函数来使用Lares创建一个相关图。
但首先，我们需要在RStudio中安装’lares’包，只要在控制台中输入。
install.packages("lares")
安装完成后，我们就可以使用 “lares “了。
# loading the library
library(lares)
# loading the data
data(mtcars)
corr <- cor(mtcars, method = "spearman")
corrplot(corr, method = "square",
title = "Correlogram of mtcars data set",
tl.col = "blue",
tl.srt = 45)
输出
使用R语言中的lares包绘制相关图。