R 如何理解在相关散点图中哪些变量彼此相关

我从mtcars数据集中获得了一个配对图

---

如何从这对图中知道哪些变量之间的相关性更大？

哪一个变量与拟合的红色直线保持一致，即相互同步变化。如mpg~wt 1（第1排第5个）

---

有时，如果点靠近直线，但直线是弯曲的（如disp~wt），这是良好的非线性关联，一个点仍然可以由另一个点定义，但如果计算相关系数，它将很小

如果您想直接了解相关系数，用户可以从软件包中选择pairs.panels函数

此图提供了比

对

函数更深入的数据信息。

---

另一种选择是使用相关矩阵，然后使用

corrplot

软件包对其进行绘图：

require(corrplot)
corrplot.mixed(cor(mtcars),tl.col='black')

您可以查看相关系数，从而找到相关变量

您还可以使用

性能分析

软件包：

require(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(mtcars,hist=T)

您可以看到值的直方图、成对函数中的线条、相关系数和显著性水平

库（dplyr）
图书馆（E2）
d_cor请说明此图中哪些变量相关以及如何相关？它们不必拟合直线。事实上，
disp~wt
比
mpg~wt
具有更高的相关系数cor（mtcars$disp，mtcars$wt）[1]0.8879799>cor（mtcars$mpg，mtcars$wt）[1]-0.8676594那么根据该图，哪些变量彼此相关？cyl和disp的相关系数为0.9，因此它们具有良好的正相关。mpg和wt的系数为-0.87，因此它们呈负相关。越接近1或-1，相关性越高。根据该图，哪些变量的相关性最高？@PankajSharma变量沿对角线标记，散点图在下三角，相关系数在上三角。因此，使用矩阵表示法，对于变量
A[i，i]
和
A[j，j]
，相应的散点图是
A[j，i]
，相关系数是
A[i，j]
。有了这么多的信息，你能找出哪两个变量最相关吗？
require(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(mtcars,hist=T)

library(dplyr)
library(reshape2)
d_cor <- as.matrix(cor(mtcars[,1:6]))
d_cor_melt <- arrange(melt(d_cor), -abs(value))
thresold = 0.7
filter(d_cor_melt, abs(value) > thresold  & value !=1)