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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