基於R做相關分析

R 中，cor.test ()提供了三種檢驗方法：Pearson相關性檢驗（R默認）；Spearman秩檢驗；Kendall檢驗。調用格式爲：

cor.test ( x, y, alternative=c("two.side" ,  "less"   ,  " greater"),

                method=c("Pearson"  ,  " Kendall"    ,"   Spearman")，

                exact= NULL,  conf.level=........)

【備註：alternative是備擇假設，默認1；method 是檢驗方法，默認1；coef.level是置信水平，默認0,95】

根據前面文章中相關分析的理論知識，若（X,Y）服從二元正太分佈（即相關分析文章中提到的t 檢驗），可進行Pearson相關性檢驗。

這裏在Rstudio 中進行了一組數據的相關性分析。

散點圖：

x<-c(........)       y<-c(........)  【x,y  長度相同】

test<-data.frame(x,y)

plot(x,y)

相關性判斷：

attach(test)

cor.test(x,y)