R 什么函数将分别为您提供相关系数的上下限？

如果估计相关系数（R），则还可以估计相关系数（R）的

95%

置信区间，例如

m=c(1,2,5,4,6,8)
h=c(1,2,9,8,7,3)
cor(m,h)
#[1] 0.4093729

其中，R的“最佳”估计值为

0.40

，且实际R在

0.3

和

0.56

之间的概率为

95%

。（请注意，这些数字完全是虚构的。）

我正在寻找一个函数，它将分别提供R的上下界。 拥有类似于：

 R = 0.40  [0.33 0.56]

类似于MATLAB中的

 R = 0.40
upper  [0.33]
 lower [0.56] 

在
cor
帮助页面的“另请参阅”部分，它说

置信区间的校正试验（和试验）

或者更直接地获得间隔：

> cor.test(m, h)

    Pearson's product-moment correlation

data:  m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.6022868  0.9164582
sample estimates:
      cor 
0.4093729 

置信区间已经告诉您下限和上限。真实R在0.3和0.56之间的概率不一定，甚至可能是95%。CI描述中的“95%”是关于创建它的过程，并告诉您该过程将在95%的时间内捕获真实值。这和你说的完全不同，谢谢。有没有办法只得到R的上界？有没有办法分别给出R的下界和上界<代码>示例

>x$conf.int（上）`

或

>x$conf.int（下）

@sacvf:

$conf.int

部分只是一个包含两个值的向量，因此可以对下限执行

x$conf.int[1]

，对上限执行

x$conf.int[2]

，与任何其他向量相同。

> cor.test(m, h)

    Pearson's product-moment correlation

data:  m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.6022868  0.9164582
sample estimates:
      cor 
0.4093729 

> x = cor.test(m, h)
> x$conf.int
[1] -0.6022868  0.9164582
attr(,"conf.level")
[1] 0.95