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分散(var), 相関(cor), 共分散(cov)

基本パッケージに３つまとめて、説明してある。

var(x, y=NULL, na.rm=FALSE, use)　と　cov

分散(unbiased)(*以前やったbiasの例)
y=NULLで普通に分散を計算する
var(c(1:5, 1:5)) => 2.222 #これは、yはxと同じものが入ったとされる　var(c(1:5,1:5), c(1:5,1:5))の形
yが入ると、相関を計算する
var(1:5, 1:5) => 2.5 まんま

yが値をxと違う値を取る場合は、共分散。なので、covとvarはほぼ同じと考えて良さそう。

matrixが来ると、普通に？要素組み合わせ毎の共分散だしてくれる？ i.e. covと同じ。

cor(x, y=NULL, na.rm=FALSE, use="everything" , method=c("peason","kendall","spearman"))

相関係数を出す。　共分散から相関係数をだすものに、cov2cor() がある。


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