r语言pearson（r语言pearson相关性分析代码）
摘要：
本篇目录：1、用r语言做数据分析好学吗?2、R语言与统计-1:t检验与秩和检验... 本篇目录：
用r语言做数据分析好学吗?
1、python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。
2、没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。
3、Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。
R语言与统计-1:t检验与秩和检验
1、T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。
3、T检验：符合正态分布的数据用T检验 秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验 正态分布的检验 非正态分布 非正态分布中值比均值有意义 如果点在直线两侧则为正态分布。
4、t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。
5、秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。t检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n 30），总体标准差σ未知的正态分布。
6、提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。
R语言,分别计算pearson和spearman相关系数
从皮尔森相关系数的定义看，如果两个基因的表达量呈现为线性关系那么两个基因表达量就有显著的皮尔森相关性。
Pearson、Spearman、Kendall相关系数都可以通过cor函数实现，cov协方差函数参数同cor函数。ggcorrplot包内只有2个函数，一个cor_pmat()用于计算p值，一个ggcorrplot()用于绘图。
上面我们介绍了 Pearson 相关系数的局限性，为了摆脱这些局限性，我们将介绍 Spearman 相关系数。它比 Pearson 相关系数 的应用范围更广一些。定义： 斯皮尔曼相关系数是秩相关系数的一种。通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。
Pearson相关系数和Spearman相关系数是两种常用于衡量变量之间关联程度的统计指标，但它们的计算方法和应用场景有所不同。 Pearson相关系数：Pearson相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关程度。
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