Построить поле корреляции как: Как построить график корреляции в Excel | Информационные технологии

Содержание

Как построить график корреляции в Excel | Информационные технологии

Excel – это эффективный инструмент для статистической обработки данных. И определение корреляций является очень важной составляющей этого процесса. Программа имеет весь необходимый инструментарий для осуществления расчетов такого плана. Сегодня мы более детально разберемся, что нам нужно для осуществления анализа этого типа.

Что представляет собой корреляционный анализ

Простыми словами, корреляция – это связь между двумя явлениями. В свою очередь, под корреляционным анализом подразумевают выявление этой связи. Очень частое утверждение гласит, что корреляция – это зависимость между разными объектами, но на деле это неточное определение. Ведь существует множество изображений, которые показывают связь между явлениями, которые никак не могут быть зависимы друг от друга или одного третьего фактора, который влияет на них.

Величина, определяющая степень выраженности взаимосвязи, называется коэффициентом корреляции. Это единственная величина, которая рассчитывается корреляционным анализом по сравнению с регрессионным. Возможные вариации коэффициента корреляции могут быть в пределах от -1 до 1. Если это число положительное, взаимосвязь между динамикой изменения значений прямая. Если же отрицательное, то увеличение числа 1 приводит к аналогичному уменьшению числа 2. Если число меньше единицы по модулю, то корреляция неполная. Например, увеличение числа 1 на единицу приводит к увеличению числа 2 на 0,5. В таком случае коэффициент корреляции составляет 0,5. Если же коэффициент корреляции составляет 0, то взаимосвязи между двумя переменными нет.

Интересный факт: корреляции делятся на истинные и ложные. То есть, иногда то, что графики идут в одинаковом направлении, может быть чистой случайностью, а не закономерным следствием воздействия одной переменной на другую или влияния общего фактора на обе переменные. В узких кругах довольно популярны картинки, где коррелируют между собой абсолютно не связанные явления. Вот некоторые примеры:

Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.
А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.

Поэтому несмотря на то, что корреляция является эффективным статистическим инструментом, нужно учиться отфильтровывать истинные взаимосвязи между явлениями и ложные. Иначе исследование может получить такие интересные результаты. А теперь переходим непосредственно к тому, как проводить корреляционный анализ в Excel.

Корреляционный анализ в Excel – 2 способа

Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций.
Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке.
Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон.
После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов.

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:

Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная».
После этого открываем раздел с настройками.
В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи.
Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений.
Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК».

Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее.

Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК».

Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».

Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более.

Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.

Как построить поле корреляции в Excel

Итак, давайте теперь разберемся, как построить поле корреляции. Для начала нужно разобраться, что это вообще такое. Под корреляционным полем подразумевается фактически график корреляции. Главное требование к такой диаграмме – каждая точка должна соответствовать единице совокупности. Поле корреляции поможет установить более глубокие связи и проанализировать данные более качественно. Для начала нам нужно найти коэффициент корреляции между двумя диапазонами, используя функцию КОРРЕЛ.

После того, как мы это сделали, мы теперь можем сделать поле корреляции. Для этого выполняем следующие действия:

Переходим во вкладку «Вставка» и там находим вариант диаграммы «точечный график».
После того, как мы его добавили, нажимаем по будущему полю корреляции правой кнопкой мыши и вызываем контекстное меню. Далее нажимаем на «Выбрать данные».
Далее выбираем наш диапазон в качестве источника данных. После этого подтверждаем свои действия нажатием клавиши ОК. Все остальные действия программа выполнит самостоятельно.

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

До сих пор часть пользователей сидит на старой версии Word. Как построить корреляционное поле в этом случае? Для этого существует специальный инструмент, который называется мастером диаграмм. Найти его можно на панели инструментов по специфическому изображению диаграммы. Если навести на эту иконку мышкой, то появится всплывающая подсказка, которая поможет нам убедиться в том, что это действительно мастер диаграмм.

После этого появится диалоговое окно, в котором нам надо выбрать точечный тип диаграммы. Видим, что логика действий в старых версиях офисного пакета в целом остается той же самой, просто немного другой интерфейс. Немного правее мы можем увидеть, как будет выглядеть точечная диаграмма и выбрать подходящий вид, а также прочитать описание этого типа диаграммы. После этого нажимаем на кнопку «Далее».

Затем выбираем диапазон данных, и наша линия появляется. После этого можно добавить линию регрессии к графику. Для этого необходимо сделать клик правой кнопкой мыши по одной из точек и в появившемся перечне найти «Добавить линию тренда» и сделать клик по этому пункту.

Далее выставляем настройки. Нас интересует тип «Линейная», а в окне параметров нужно поставить флажок «Показывать уравнение на диаграмме».

После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.

Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.

Сообщение Как построить график корреляции в Excel появились сначала на Информационные технологии.

Как построить график корреляции в Excel

Автор Амина С. На чтение 10 мин Опубликовано 26.01.2021

Содержание

Что представляет собой корреляционный анализ
Корреляционный анализ в Excel — 2 способа
Как рассчитать коэффициент корреляции
Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций
Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа
Как построить поле корреляции в Excel
Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

Что представляет собой корреляционный анализ

Для определения зависимости используется другой тип анализа, который называется регрессионным.

Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.

А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.

Ну и наконец, еще один пример ложной корреляции – чем больше сыра люди едят, тем больше людей умирает из-за того, что они запутываются в своих простынях.

Корреляционный анализ в Excel — 2 способа

Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции.
После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций.
Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке.
Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон.
После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная».
После этого открываем раздел с настройками.
В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи.
Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений.
Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

Как построить поле корреляции в Excel

Переходим во вкладку «Вставка» и там находим вариант диаграммы «точечный график».

После того, как мы его добавили, нажимаем по будущему полю корреляции правой кнопкой мыши и вызываем контекстное меню. Далее нажимаем на «Выбрать данные».
Далее выбираем наш диапазон в качестве источника данных. После этого подтверждаем свои действия нажатием клавиши ОК. Все остальные действия программа выполнит самостоятельно.

Этот график можно построить не только на основе корреляции, определенной через функцию КОРРЕЛ.

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.

Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

ggplot2 — как обрабатывать пустые поля на графике корреляции — R

Я строю график корреляции с использованием ggpairs — проблема в том, что когда я включаю в график определенные столбцы, некоторые поля графика становятся пустыми, и я не понял в чем может быть причина. В столбцах нет NaN s или inf .

столбцы, которые я рисую, выглядят так:

col37, col38, col42, col43, col44, col45, col47 6.40514146313634,5.90086680798075,2.40143697262243,6.57925638237594,0.254345787558367,5.68650052718322,3.021007575319 6.61960864352805,6.06608919045777,2.32386365585468,6.6724253419715,0.

0402490401830855,2.55113762307289,3.39880204315015 6.55018833807972,6.36998535486677,0.900691491527457,6.6724253419715,2.31307314716301,6.6724253419715,3.50450447520331 6.60765194902926,6.42574368161488,0.844839684646299,6.37331135222887,0.600591443185196,6.6724253419715,3.84359032949021 5,90677415063159,5,79356591670565,0,774971771845228,6,6724253419715,1,54849183305736,6.6724253419715,2.67202156794908 6.65821148275179,6.15987133677839,0.094806602528702,1.76755391399963,0.0683891386843734,1.49560298058251,2.22285119652822 6.63420601974101,6.53397857200235,0.636233547363233,3.19128283104183,0,0,2.14895522759519 6.62205181945638,6.44708322620965,0.146518637521186,0.583682931034991,0.325201468092632,1.81762325751143,2.45724405939953 6,65821148275179,6,65821148275179,0,702284302480206,2,53841991478413,0,57068661530475,2,53841991478413,2,09953567355092 6,65821148275179,6,65821148275179,0,479198293320067,1,98935275580049,0,365628333350581,1,69797146255034,2,27301849440641 6.64965835237358,6.

45354706238544,0.802783546021951,6.20985855186186,0.280186677930464,4.15650448567999,3.82719727249051 6,65821148275179,6,65821148275179,0,241252680228721,0,733176504553092,0,480814393131308,1,75551599053798,2,14684138832927 6.55902481476715,6.49311806356625,0.893445338411045,6.65375240888889,0.318419184390704,4.71424551766612,3.02255201935584 6.58496250072116,6.6192324028059,0,490631582147239,5,68650052718322,0,936453196848269,6,6724253419715,3,01937478203057 6.44817065751228,5.94928917966647,1.25155854561321,6.6724253419715,0.0487536594923067,0.575594318186961,2.58172204844072 6.64454302389429,6.21130892220743,0.297632475622459,2.20387233336565,0.277617715728049,3.

221959915,3.2894750894239 6.65633076935693,6.4350670702381,1.50298952586988,6.6724253419715,0.374355357091855,4.71424551766612,2.94069361473381 6.64492445716222,6.48012945803804,1.45257205995061,6.6724253419715,1.02012669443575,6.6724253419715,2.5911389992217 6,63420601974101,6,62611460738746,0,0,0,90314096785153,6,6724253419715,2,09186139649834 6. 62935662007961,6.62935662007961,0,0,2.57733972661197,6.6724253419715,3.2667865406949 6.63420601974101,6.63420601974101,3.39891020413755,6.6724253419715,1.57916886795736,6.6724253419715,2.4272638016121 6.64225230407214,6.58913093771786,0.195814440357094,2.72489276186563,0.260576688767669,3.39620085726599,2.8824401101238 6,65821148275179,6,65821148275179,0,156327158519214,2,7951802081115,0,628277068994019,5,11547721741994,3,05889368905357 6.59432460392485,6.56605403817109,0.687443839985558,6.6724253419715,1.23360677369035,6.6724253419715,3.58277855405078 6,65821148275179,6,65821148275179,0,533149899924447,3,47248777146274,0,337880513861858,3,47248777146274,3,58496250072116 6.65542617709055,6.37074401083041,0.284477058341618,3.23521646169403,0.53156903272269,6.50426726670337,2.61577989054696 6,57156916843504,6,60780755326468,0,0,0,837723994225965,6,6724253419715,2,603480774436496.65821148275179,6.49785183695112,0.108209949798639,1.65486451395131,0.0960976235715174,1.75950816281729,2.38958161402448 6. 62611460738746,6.64225230407214,0.256776001288415,3.94753258010586,1.63450298074363,6.6724253419715,3.58496250072116 6.24884426701125,6.20794565023018,1.30083740579799,6.6724253419715,0.867366693019027,6.6724253419715,2.55197539856245 6,64797229824696,6,57418802912698,2,92365651455329,6,6724253419715,2,47100342817163,6,6724253419715,2,60069467560733 6,65556384934053,6,57938578314372,0,263752333824358,2,7951802081115,0,025428142624833,2,59693514238723,1,91538046654444 6,57238443464169,6,49452228310566,0,918543414923869,5,27818940908626,0,382821670339945,4,71424551766612,2,98440938755802 6.57778846783342,6.18794114472103,0.780513519756205,5.2807707701306,0.136620236974111,1.69797146255034,2.42251793178732 6.55232425568694,6.19336740061352,0.328250112301077,6.09451759878429,0.925109740290486,6.6724253419715,2.5224713830764 6,5274770060604,6,36194377373524,0,168911127023766,2,24511249783653,0,646308065975975,6.6724253419715,2.42845878099781 6.62205181945638,6.58496250072116,0.265286511341407,2. 8703647195834,2.75934692704241,6.26209484537018,2.69821847822441 6.60141302150175,6.39279005015101,0.546898651955453,6.6724253419715,1.18971404242687,6.6724253419715,3.86506425690769 6,65821148275179,6,65821148275179,0,129013212552379,1,55694812455156,0,0839468505594894,1,61410884638067,3,05889368905357 6.3242783995737,6.36765214984882,1.75794278935807,6.6724253419715,0.415080060361025,5.68650052718322,2.70696670635344 6.65717603087293,6.52492491793532,0.30570011523655,6.6724253419715,0.657103091359165,6.09451759878429,2.46184361058457 6.61726781471599,6.50088516798363,0.654781108349025,4.18197262920684,0.36427068499319,3.13245029602365,2.22142829633298 6.63571812033105,6.5127404628035,1.0880878846382,5.26983341625377,1.34101872297681,6.6724253419715,3.56024286651279 6.63420601974101,6.52530329005344,0.199256980711198,3.13245029602365,0.102530236493767,2.02641518671481,2.70479293648992 6,65821148275179,6,36923380966572,0,201073906489019,1,1,63462883370775,6,6724253419715,3,66789212523023 6. 63016598618268,6.63016598618268,0.420685965329095,4.71424551766612,0.408521878591029,5.11547721741994,3.47799676015376 6.63420601974101,6.45395648857115,0.0156715323547459,0.279748279395064,0.236931033841168,3.03813512888677,2.23815497078329 6.65184898052826,6.58996318177952,1.04225162630303,6.6724253419715,1.47792907179468,6.6724253419715,3.50890849886721 6.65002595701493,6.64797229824696,0.298708328963986,5.11547721741994,0,14664966963668,3,94753258010586,2,92247732568701 6.63571812033105,6.56605403817109,0.284967150053465,2.83212282720655,1.32969475461736,6.6724253419715,3.10396023678164 6,65616945121358,6,6168113667605,0,234431371389141,3,94753258010586,0,408084703924947,4,71424551766612,2,74028579490245 6.60979435370109,6.11547721741994,0.222299531744348,1.31341659503185,0.98620007409537,3.34792330342031,2.83129297671436 6,57374952443544,6,02356706084555,0,830611763503904,6,6724253419715,0,844479466461899,5,81729315911372,2.78927175536496 6.21593739919915,6.63420601974101,1.40704797696834,5. 11547721741994,0,0,0.208399149256948 6.63606684166916,6.48319566333213,0.814125850912173,5.11547721741994,1.0195137810662,6.6724253419715,2.54799915371001 6.56948962785184,6.00839487047585,0.299652848329962,4.71424551766612,0.879234967807922,6.66786134902984,3.09234219401437 6.65821148275179,6.64385618977472,0.0370957737684139,1.02566488339335,1.89723134788152,6.6724253419715,2.6092391920278 6.37496319306959,5.86657399434923,1.36161651362136,6.6724253419715,1.13184637998339,6.6724253419715,2.91476070517099 6.61825891119628,6.12857215462909,0.51941348421524,6.41221698021647,1.39382410416203,6.6724253419715,2.53352460403978 6,64830020584227,5,92316941476625,0,688703740567359,5,73142852933948,1,64447916048337,6,6724253419715,3,24932504549517 5.71535210357979,5.70359200280577,0.860923594793391,6.6724253419715,0.889726944641535,6.6724253419715,2.92045660577739 6.61989629083054,6.44099126951445,1.20668576929653,5.92319240793762,0,712361857546758,6,6724253419715,3,39469176625984 6,65821148275179,6,60979435370109,0,0588473252076879,0,465101337329658,0,0,2,94468964044364 6. 64024493622235,6.64024493622235,1.87101355927992,6.6724253419715,0,0,3.52576118672814 6.64024493622235,6.49452228310566,0.196926305287155,2.12394471395803,1.2666376399255,5.11547721741994,2.84105370629476 5.54225804976692,5.62058641045188,2.52233800773279,6.6724253419715,1.5180890967249,6.6724253419715,3.10918100028486 6.45924171121408,6.0299746826698,0,828757364900789,6,6724253419715,1,38666598669624,6,6724253419715,2,7779591996624 6.55969574211073,6.55969574211073,0.128343986443969,2.05528243550119,0.00879206952142764,0.191126717822359,2.80921047863609 6.58496250072116,6.62205181945638,0.0530011501418263,0.592194069952232,1.16673926612788,4.40599235967584,3.54202870471581 6.21593739919915,6.60979435370109,0.197273746433449,1.8802607557259,0,0,4.28939584090278 6.63571812033105,6.54689445988764,2.01095434214408,6.6724253419715,0,0,4.05543520672396 6.65821148275179,6.33985000288462,0.961615356248341,5.68650052718322,0.151860078130196,3.23521646169403,3.47111342368493 6.53793560502266,6.18191722113566,0. 22857355619096,4.15650448567999,1.37409833905226,6.6724253419715,2.56217009187165 6.5762920314952,6.23950348483245,3.24724397073367,6.6724253419715,0.44097704692723,6.6724253419715,3.07329145835558 6.37503943134692,6.58496250072116,1.75714010730396,6.6724253419715,0.586073961722509,4.55117418726487,2.23982701467247 6,65105169117893,6,64385618977472,0,427024699435811,4,40599235967584,0,0,2,52565130477974 6,65821148275179,6,5077946401987,0,151791425442897,3,00735077738773,1,16938236408651,6,6724253419715,3,55232754028362 6.65574660082487,6.48019825477254,0.0144203523998568,0.381167298262038,1.12719770349153,6.6724253419715,3.40865858671614 6.31469652565629,5.90689059560852,0.231360159795531,2.84789440966024,1.25874190385391,6.6724253419715,2.45028502104998 6.60317399022097,6.40842467620719,0.526534927326013,6.6724253419715,0.390804310993818,6.6724253419715,3.36023535103186 6.44535978192288,6.37105057736694,1.47743351582312,6.6724253419715,0.743898499175355,6.6724253419715,3.29132552848879 6. 58496250072116,6.36741475124683,0.258790720577433,4.23446525363702,0.457270211298669,6.6724253419715,2.69044860021908 6.64385618977472,6.64385618977472,0.578756537935093,5.68650052718322,3.12383451079396,6.6724253419715,2.74469486694268 6,36923380966572,6,3497112514009,0,662140896427838,6,6724253419715,0,377926023819276,5,11547721741994,2,35510921773173 6.57098007841195,6.18505895029522,0.865918995809545,6.6724253419715,0.730806578762784,6.6724253419715,3.13141278958914 6.26052755022322,6.18382332293498,0.516421163295025,5.11547721741994,0.951881806054704,6.6724253419715,2.96434425966778 6,64745842645492,6,41362792902417,0,454689347231344,4,

421002328,1,50441475787984,6,6724253419715,2,9657521782857 6.63161856279228,5.95351840527257,1.1808690463042,6.6724253419715,1.61766367629176,6.6724253419715,3.09079620552381 6,64797229824696,6,63765992381082,0,574460956795509,5,11547721741994,1,74220793892882,5,68650052718322,2,74922901383204 6,56985560833095,6,28540221886225,0,0569442136340646,0,4451852254511,0,0,2,99965646028153 6,64625867999003,6,24792751344359,0,574515962771207,2,38082178394093,0,0,2,87540562884866 6.

65571791462358,6.63645601246295,0.332878058177691,6.65122352005175,0.511324454910838,6.6724253419715,3.11494679943014 6.11547721741994,6.5077946401987,0.0183978895063423,0.103129991478833,0.0105083244925423,0.104013778670066,2.75566168787611 6.63765992381082,5.99677609912571,0.333973317811634,2.14526294720804,0,0,3.02974734339405 6.36923380966572,6.13271392234524,2.25294428684232,6.6724253419715,0.100014348491285,0.921288023985959,3.23828379410634 6,64225230407214,6,06847973788277,0,0520185528507252,0,364851742110627,0,0,2,51871614538051 6.28550975026325,5.74694389806387,0.870047039623661,6.6724253419715,0.913230923750931,6.6724253419715,2.98676343599099 5,96962635095648,5,75742969672592,0,315137465932566,3,34792330342031,0,206973594033132,3,34792330342031,2.85766409341495 6,55969574211073,6,53397857200235,0,0273929084992974,0,276027244278754,0,0,2,95109039951905 6,48784003382305,6,36194377373524,0,126600516979932,0,65731334494584,0,0,1,96193195916648

Я использовал приведенный ниже код для построения графика:

 библиотека (GGally)
библиотека (ggplot2)
библиотека (RColorBrewer)
cor_fun <- function(data, mapping, method="spearman", ndp=2, sz=5, stars=TRUE){ #ndp для настройки количества десятичных знаков
  
  x <- eval_data_col(данные, сопоставление$x)
  y <- eval_data_col(данные, сопоставление$y)
  
  corr <- cor. test(x, y, method=method)
  оценка <- правильная оценка
  фунт размер <- размер
  
  если (звезды) {
    звездочки <- c("***", "**", "*", "")[findInterval(corr$p.value, c(0, 0,001, 0,01, 0,05, 1))]
    lbl <- paste0(round(est, ndp), stars)
  }еще{
    lbl <- раунд(эст, ндп)
  }
  
  ggplot (данные = данные, сопоставление = сопоставление) +
    annotate («текст», x = среднее (x, na.rm = TRUE), y = среднее (y, na.rm = TRUE), метка = фунт, размер = lb.size) +
    тема(panel.grid = element_blank(), panel.background=element_rect(fill="snow1"))
  
}
colfunc<-colorRampPalette(c("#003366","#3399FF", "голубой", "желтый", "красный", "#9"))
my_fn <- функция (данные, отображение) {
  p <- ggplot (данные = данные, отображение = отображение) +
    stat_density2d(aes(fill=..density..), geom="плитка", контур = FALSE) +
    scale_fill_gradientn (цвета = colfunc (100)) + theme_classic ()
}
ggpairs(out, столбцы = c(37,38,42,43,44,45,47),
        нижний = список (непрерывный = my_fn),
        diag=list(continuous=wrap("densityDiag", fill="#006666")),
        верхний=список(continuous=cor_fun)) + тема(panel. background=element_rect(fill="white")) +
  тема (ось.текст.x = element_text (угол = 0, vjust = 1, цвет = "черный")) +
  тема (ось.текст.у = element_text (угол = 0, vjust = 1, цвет = "черный"))

и мой график выглядит так:

sessioninfo()

 Версия R 3.6.0 (26 апреля 2019 г.)
Платформа: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-разрядная версия)
Под управлением: macOS 10.15.6
Матричные продукты: по умолчанию
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRlapack.dylib
локаль:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
прилагаемые базовые пакеты:
[1] статистика графики grDevices использует базу данных методов
другие прилагаемые пакеты:
 [1] data.table_1.13.0 gtools_3.8.2 forcats_0.5.0 dplyr_1.0.2
 [5] purrr_0.3.4 readr_1.3.1 tidyr_1.1.2 tibble_3.0.3
 [9] tidyverse_1.3.0 corrplot_0.84 GGally_2.0.0 ggplot2_3. 3.2
[13] psych_2.0.12 stringr_1.4.0 ctv_0.8-5 mnormt_2.0.2
[17] GPArotation_2014.11-1
загружается через пространство имен (и не прикрепляется):
 [1] Rcpp_1.0.5 lubridate_1.7.9 решетка_0.20-41 симпатичные единицы_1.1.1 дайджест_0.6.25
 [6] assertthat_0.2.1 utf8_1.1.4 R6_2.4.1 cellranger_1.1.0 plyr_1.8.6
[11] backports_1.1.9 reprex_0.3.0 httr_1.4.2 столб_1.4.6 rlang_0.4.7
[16] progress_1.2.2 readxl_1.3.1 rstudioapi_0.11 blob_1.2.1 labeling_0.3
[21] munsell_0.5.0 broom_0.7.0 компилятор_3.6.0 modelr_0.1.8 pkgconfig_2.0.3
[26] tmvnsim_1.0-2 tidyselect_1.1.0 reshape_0.8.8 fansi_0.4.1 crayon_1.3.4
[31] dbplyr_1.4.4 withr_2.2.0 MASS_7.3-53 grid_3.6.0 nlme_3.1-151
[36] jsonlite_1.7.1 gtable_0.3.0 lifecycle_0.2.0 DBI_1.1.0 magrittr_1.5
[41] Scales_1.1.1 cli_2.0.2 stringi_1.5.3 farver_2.0.3 fs_1.5.0
[46] xml2_1.3.2 ellipsis_0.3.1 generics_0.0.2 vctrs_0.3.4 RColorBrewer_1.1-2
[51] инструменты_3.6.0 клей_1.4.2 hms_0.5.3 параллель_3.6.0 цветовое пространство_1.4-1
[56] rvest_0.3.6 убежище_2.3.1

Любая помощь приветствуется — спасибо.

r — Как построить график корреляции для выбранных столбцов

Я хочу построить график корреляции ДНК и РНК моих образцов из моей таблицы данных. Как я могу выбрать диапазон столбцов (ДНК) для оси X и остальные для оси Y (РНК) и построить график.

Пример данных

структура(список(RNA_T_0d = c(123.3540196, 2555.009918, 372.8928872, 197.7139756, 197.7558796, 1819.467639, 268.3754862, 536.6923745, 976.0457375, 138.3840469, 223.7599509, 2382.639138, 488.8051605, 685.0873021, 1256.741858, 362.0016761, 594.8892136, 132.6928877, 1795.045952, 1312.656731, 220.9514818, 199.7937582, 121.8956089, 296.962662, 111.5437485, 91.49534944, 303.4654742, 2878.341776, 724.1387546, 3536.103853), RNA_T_1d = c(117.5074379, 3943.561728, 887.5236056, 221.1421939, 359.3336419, 3564.17523, 848.1434556, 1083.683449, 1487.090929, 542.0256969, 1150.100385, 5479.159632, 1592.822826, 1121.73857, 3638.131461, 449.145443, 1137.435616, 281.2855817, 2861.01719, 1421.758321, 396.6180692, 334.

9768095, 289.1637032, 2140.133988, 323.967185, 326.0042706, 1608.011919, 3899.463032, 2029.823549, 3567.352097), РНК_T_3d = c(78.21990313, 2128.191955, 457.59

, 142.1411258, 144.260197, 1370.550602, 553.8705814, 582.8125092, 952.2426289, 319.5651801, 979.6899674, 2589.87576, 1307.944492, 710.0937228, 1347.522779, 296.7750163, 633.6116157, 223.0734314, 2083.399127, 818.454619, 327.9847552, 147.8355813, 179.6407278, 345.3795587, 222.8163538, 132.413236, 518.1713516, 2581.849746, 788,8571771, 4439,522485), DNA_T_0d = c(18,5197361, 22.48748109, 17.30833213, 17.39705118, 19.65769504, 19.23334671, 18.47105779, 17.12006055, 22.16447603, 17.67585286, 18.36241911, 18.06198826, 17.1475032, 19.8023706, 18.03942203, 17.19291065, 18.60999758, 16.60287792, 19.60039002, 18.88762536, 17.14796753, 17.73058287, 17.63243595, 18.96199242, 19.82596306, 20.56516148, 19.24498589, 20.39999086, 17.37720695, 16.73154943), DNA_T_1d = c(18.41103526, 22.39731654, 17.51583348, 16.39611206, 20.0420798, 19.02785828, г.

18.69372361, 16.98508666, 22.00918126, 17.80095289, 17.47914196, 17.6440272, 16.50984611, 19.53184167, 18.03181892, 17.09650671, 18.45576309, 16.37290268, 20.24872315, 18.95208285, 17.64948995, 17.49009935, 17.62233167, 19.44940724, 19.745438, 20.26202155, 19,47730469, 20,54058357, 17,51398145, 17,0738139), DNA_T_3d = c(18,33936118, 21.9538277, 18.03783281, 17.37835619, 19.99321507, 19.33580894, 18.66694717, 17.10261065, 22.21049676, 18.06614098, 17.15583499, 17.85371195, 16.64347165, 19.63602607, 18.17779781, 17.20633149, 18.57368257, 16.36700381, 20.86229019, 18.78072815, 17.96488883, 17.67358244, 17.52922917, 19.86236758, 19.55200672, 20.53369, 19,58410373, 20,64849751, 17,5768534, 17,38971165), РНК_GG_0d = с(763,902803, 71.28114855, 282.5478626, 1273.997394, 111.4687471, 1971.259626, 1123.225868, 665.7043636, 94.70746812, 183.0318776, 116.8872057, 266.6888394, 1923.014278, 781.0785497, 730.180374, 384.7962839, 6466.158344, 383.8703667, 237.3403603, 233.0806013, 125.7504427, 143,3956123, 172.

4963304, 4611.24168, 281.5220002, 278.3019207, 3.189744425, 41.27814364, 159.9384171, 1118.431292), RNA_GG_1d = c(3206.954511, 110.4901081, 957.0795116, 5677.86599, 38.43426105, 14319.77858, 3662.382147, 800.8511256, 291.9302287, 118.8570351, 259.4204537, 437.3050957, 2893.915506, 1688.519778, 1054.418644, 837.2192159, 2290.232314, 657.7923798, 83.31465527, 665.1735093, 201.7525953, 625.7547112, 748.3700911, 7275.687713, 178.5244712, 1.2е-05, 10.92176424, 21.88103184, 402.1959977, 3648.145259), РНК_GG_3d = c(1365.048736, 63.81152564, 602.6847251, 4148.107571, 13.21089439, 11692.20939, 2056.48316, 398.9283092, 142.8421016, 40.59709886, 138.5344311, 281.8745032, 1409.150293, 839.198448, 707.151687, 360.8733746, 426.0317257, 403.814109, 33.94733367, 290.8023806, 106.339672, 298.57277, 393.9230186, 3609.15776, 47.11419139, 6.355568708, 3,898950035, 6,12439752, 229,5002768, 2963,852575), DNA_GG_0d = c(17,74264391, 18.78622688, 17.31567316, 18.5300959, 17.53626049, 23.4083551, 23.4083551, 18.

36736594, 17.3961252, 20.59070989, 16.99664427, 17.91561686, 17.86876493, 18.06518818, 20.02540506, 18.80040131, 23.56615244, 17.50699849, 20.50728306, 17.88399108, 18.47140515, 17.15416607, 16.63485535, 17.23915126, 18.8487439, 18.8487439, 17,37631322, 18,91172944, 19,28626643, 17,38361384), DNA_GG_1d = c(17,38101803, 18.74424077, 17.45345672, 18.54762957, 17.64259287, 23.83917576, 23.83917576, 18.30361872, 17.40391715, 20.32669439, 16.75204675, 18.69352166, 17.76204756, 17.80620654, 19.88638342, 19.03176766, 23.19947185, 17.69576627, 20.55351553, 18.05121622, 18.47807982, 17.14561921, 16.86968238, 17.67597089, 18.80336653, 18.80336653, 17.48383262, 19.09133577, 19.37869807, 17.53038535), DNA_GG_3d = c(17.63636096, 18.90456833, 17.65100405, 19.41912124, 17.87797922, 24.26044627, 24.26044627, 18.21567535, 17.91138779, 18.56787336, 16.85100845, 17.92233089, 17.76060124, 17.88418887, 19.8191119, 18.51562285, 20.52678918, 17.64198173, 19.46948411, 18.02202304, 18.44294852, 17.64296595, 16.

82472985, 17.54445657, 18.90968462, 18.90968462, 17.2907738, 18.50082286, 19.14152028, 17.23431189), РНК_Y_0d = с(143.8018766, 458.7124982, 924.7944867, 742.5636139, 1839.382769, 172.5607016, 904.6285007, 153.6970875, 32.10028817, 193.0183416, 2401.787717, 627.4480898, 856.4517849, 63.74806861, 446.2231105, 248.3540763, 607.3457109, 175.2556586, 301.208638, 907.8543529, 625.5716115, 275.1555674, 143.4196077, 373.8474474, 3422.61105, 53.11832773, 1014.107372, 1115.293607, 132.2232729, 41932.41901), РНК_Y_1d = с(207,2915943, 863.5978194, 2427.749626, 131.0831647, 2709.355621, 534.5089069, 521.2040501, 541.8789647, 18.02034673, 314.486768, 2657.507902, 907.5766384, 1117.800585, 232.6733285, 866.1264018, 135.357359, 311.7850956, 276.5000752, 1369.453723, 1685.9948, 1309.0819, 669.153273, 411.1273995, 521.0307303, 7562.217031, 111.7514039, 1392,407576, 5634,422902, 365,9884541, 173539,6463), РНК_Y_3d = с(101,61647, 501.9694617, 1189.309416, 152.601451, 10105.15118, 336.2775719, 168.4625971, 257.

8603935, 10.74989468, 171.5812541, 1646.485419, 388.109237, 904.14826, 125.731772, 405.3612055, 109.6546839, 126.0603418, 174.6835395, 1018.461237, 992.7367435, 772.2618988, 395.7452458, 193.8411187, 294.3837539, 3975.450177, 68.76204778, 576.0749873, 6004.46658, 171.2346175, 214825.6364), DNA_Y_0d = c(16.3104489, 18.14611979, 18.45159295, 18.23340003, 16.85004092, 19.06636475, 19.38528831, 16.03115936, 17.91530679, 17.44738648, 21.1976527, 17.85971013, 18.45103602, 17.0352191, 17.78996497, 17.93768166, 20.16611662, 18.71704883, 18.54834843, 18.12726791, 18.20726348, 19.98724892, 18.71282573, 16.99263842, 18.43049539, 17.25184042, 17.18022024, 19.66546515, 16.38818276, 18.35685639), DNA_Y_1d = c(16.44855687, 18.1387936, 18.69329598, 17.97859029, 16.59207225, 19.09133577, 19.38806547, 15.91930376, 19.09133577, 17.40370608, 21.26677284, 18.08116184, 18.70960232, 17.00312701, 18.36781108, 18.27773097, 20.43592485, 18.56269678, 17.30661982, 17.94492081, 18.3400548, 20.32336004, 18.88182702, 16.

9030293, 18.84613963, 16.87193179, 17.5418742, 20.17021863, 17.58005993, 18.46428149), DNA_Y_3d = c(16.4366845, 18.16445377, 18.59010017, 18.10539093, 17.12735857, 19.11913328, 18.88262651, 16.23147663, 19.11913328, 17.71477424, 21.13511584, 17.81204488, 18.37882001, 17.20483597, 17.98293255, 17.80531718, 20.53201543, 18.58028662, 17.62013935, 17.83281483, 18.08485124, 20.13764126, 18.98661182, 16.98740873, 18.7330765, 16.92317076, 17.92168561, 20.87855547, 18.43531021, 18.9803887)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30л))

Это мой текущий рабочий скрипт, но я не знаю, как выбрать только определенные столбцы для каждой стороны.

 >corrplot(m, method = "square", type = "upper", tl.col = "black", tl.cex= 1.4,cl.cex= 1.4, col =colorRampPalette(c("blue"," красный"))(5), порядок = "hclust", hclust.method = "ward.D2")
добавьте некоторую статистическую значимость и график:
p.mat <- cor.mtest(df)
коррупция(
 м,
 title = "Здесь фиктивное имя",
 метод = "круг",
 тип = "верхний",
 tl.No related posts.

Как построить график корреляции в Excel | Информационные технологии

Что представляет собой корреляционный анализ

Корреляционный анализ в Excel – 2 способа

Как рассчитать коэффициент корреляции

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Как построить поле корреляции в Excel

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

Как построить график корреляции в Excel

Что представляет собой корреляционный анализ

Корреляционный анализ в Excel — 2 способа

Как рассчитать коэффициент корреляции

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Как построить поле корреляции в Excel

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

ggplot2 — как обрабатывать пустые поля на графике корреляции — R

")) my_fn

r — Как построить график корреляции для выбранных столбцов

Пример данных

Добавить комментарий Отменить ответ