在做分析之前，我們會先進行探索性數(shù)據(jù)分析，我們想先看看多個變量之間的分布和他們的相關性，以便尋找關系來指導我們后續(xù)的分析，今天我們就一起來學習。

今天所用的例子是R語言pairs.panels幫助文件的例子，數(shù)據(jù)是R自帶的iris數(shù)據(jù)集，類型是data.frame，直接用就可以了。該數(shù)據(jù)集包含150個數(shù)據(jù)樣本，5個變量:花萼長度(Sepal.Length)，花萼寬(Sepal.Width)，花瓣長度(Petal.Length)，花瓣寬度(Petal.Width)和鳶尾花卉種(Species)，用命令View(iris)即可查看。

開始繪制：

library(psych)#加載做圖包

data(iris)#讀取數(shù)據(jù)

pairs.panels(iris[1:4],#選取數(shù)據(jù)集的前四列進行繪制
  bg=c("red","yellow","blue")[iris$Species],#顯示顏色分組，Species共分成三類
  pch=21,#散點的形狀
  stars=TRUE,#star顯示顯著性
  main="Fisher Iris data by Species")

結(jié)果如圖：

我們可以改變對角線直方圖的顏色，并且每組的散點形狀用不同形狀表示

pairs.panels(iris[1:4],bg=c("red","yellow","blue")[iris$Species],
 ? ? ? ? pch=21+as.numeric(iris$Species),#每組的散點以不同的形式展示
 ? ? ? ? stars=TRUE,#star顯示顯著性
 ? ? ? ? main="Fisher Iris data by Species",hist.col="red")

結(jié)果如圖：

結(jié)果解讀：對角線是直方圖；在對角線上方，是顯示顯著性的相關字數(shù)矩陣；對角線下方是散點圖。每個散點圖中呈橢圓形的對象成為相關橢圓，它越被拉伸，其相關性越強。橢圓中心的點表示x軸變量和y軸變量的均值所確定的點，散點圖中繪制的曲線稱為局部回歸平滑曲線。

本例子所使用的變量全部是定量變量；如果是定性變量，對角線上的直方圖會變成直條圖。

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統(tǒng)計練習題