r语言correlation（R语言环境搭建）

摘要： 本篇目录：1、能给我讲一讲R语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢?2、...

本篇目录：

• 1、能给我讲一讲R语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢?
• 2、R语言计算两组数据变量之间相关系数和P值的简单小例子
• 3、R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率
• 4、用R语言计算多水平之间的相关性
• 5、与相关性分析有关的两个概念(Pearson/Spearman)
• 6、金融时间序列分析用R语言画简单收益率和对数收益率的ACF图?!

能给我讲一讲R语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢?

1、method可以为spearman，pearson and kendall，分别对应三种相关系数的计算和检验。

2、以R自带的数据集mtcars为例，直接计算矩阵或数据框对应列之间的相关性系数。上文的corrplot包是基于R基础绘图函数创建的，那么又没有基于ggplot2的呢？有，比如相对应的ggcorrplot包，不过我这里推荐另一个R包：ggcor 。

3、cor为每一个纳入研究的相关系数， n为样本量， studlab纳入研究的标签向量， data为相应的的数据集，sm选项为合并的方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并之前先做Fisher Z变换，COR是直接合并。

4、R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

5、对相关性分析函数稍作改变。以上方法是可以推广的，线性回归函数lm（）和相关性分析函数cor（）的输入都可以是向量，因此只要函数支持向量输入，理论上讲都可以类比上述过程实现。

R语言计算两组数据变量之间相关系数和P值的简单小例子

1、我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用 cor 函数，而检验是否显著相关用 cor.test 。例如 会得到如下结果，a和b是几乎完整正相关的，相关系数是0.9998834。

2、pearson法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。

3、多变量Meta 分析的结果：YAC 为-0.6755（-3073，-0.0438），YBC 为-0.5938（-1444，-0.043 2），研究间相关系数为0.436 5（见表3），A组与B组的治疗效果呈正相关。

4、框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。

5、此外衡量两个变量之间关系的方法还有：卡方检验、Fisher精确检验等。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。

R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率

1、R表示是融资融券的品种；N是新股的意思，new的首字母，第一天上市会戴这个帽子；K是科创板的股票，代码688开头。股票收益率是反映股票收益水平的指标。

2、用matlab算股票价格的收益率的方法，比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）：在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。

3、②持有期收益率。股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。③折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况，因此，折股后股票的价格必须调整。

4、通过对人民币对美元的日对数收益率的统计检验发现，人民币外汇市场符合非线性的分形分布。然而对实际市场数据的经验统计结果表明，多数股票的对数收益率并不服从正态分布。

5、对数收益率的时序可加性能够使用另外两个利器：中心极限定理和大数定律。假设初始资金 X_0（假设等于 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整个T期的对数收益率。

用R语言计算多水平之间的相关性

1、两个变量之间的相关性可以用简单相关系数（例如皮尔森相关系数等）进行表示，相关系数越接近1，两个元素相关性越大，相关系数越接近0，两个元素越独立。

2、限制性最大似然估计（REML）、最大似然估计（ML）、矩估计（MM）、方差成分法（VC）的其中之一，默认为REML。由输出结果中Q 检验的P 值和I2 统计量来判断异质性以及选择何种效应模型。

3、讨人喜欢（LA）、自信心（SC）、洞察力（LC）、诚实（HON）、推销能力（SMS）、经验（EXP）、驾驶水平(DRV）、事业心（AMB）、理解能力（POT）、交际能力（KJ）和适应性（SUIT）。

4、打开R语言自带开发工具，RGui。定义一个向量 bd-c(1，2，3，4，5)。通过length和sum函数对向量的均值进行计算，将计算出的均值放到meanx中。输入meanx即可看到计算出的均值。

与相关性分析有关的两个概念(Pearson/Spearman)

1、a， b， c三组数据，a和b为线性关系，相关性分析采用Pearson相关性分析为1，a和c的关系为指数型关系，使用Pearson相关性分析，发现其相关性为0.769，而使用spearman相关性分析，发现其相关性为1。

2、本文主要介绍比较常用的 Pearson相关系数、Spearman秩相关系数 。

3、Pearson相关系数 Pearson相关系数是常用的一种相关性分析方法，可用于描述两个数值变量之间线性相关的程度。相关系数取值范围为-1到+1之间，-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0表示完全无关，其余取值则表明相关性程度。

4、非参数相关（指 spearman和hendall）的表达能力相对较弱，因为它们在计算中使用的信息较少。在Pearson的情况下，相关性使用有关均值和均值偏差的信息，而非参数相关性仅使用序数信息和成对分数。

5、Pearson相关系数和Spearman相关系数是常用的统计指标，用于衡量两个变量之间的相关性。它们的主要区别在于：变量类型：Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。

6、分析范围不同：Pearson用于计算连续数据的相关，而speraman相关是专门用于分析顺序数据，二者分析范围不同。

金融时间序列分析用R语言画简单收益率和对数收益率的ACF图?!

第一个问题的原因应该是没有把该txt文件放到R语言默认的文件夹下，所以读不到。

R表示是融资融券的品种；N是新股的意思，new的首字母，第一天上市会戴这个帽子；K是科创板的股票，代码688开头。股票收益率是反映股票收益水平的指标。

读入的是简单收益率的月度数据。 作ACF图： 从ACF来看月度简单收益率是白噪声。 作Ljung-Box白噪声检验， 分别取和： 在0.05水平下均不拒绝零假设， 支持IBM月度简单收益率是白噪声的零假设。

收集所需数据：需要获取历史外汇价格数据，可以从各大金融网站或交易平台获取。计算收益率：将每个时间间隔内的价格变化转换为收益率。通常使用对数收益率（logreturns）进行计算，公式为：log(今日价格/昨日价格)。

. 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型 对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出 AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

到此，以上就是小编对于R语言环境搭建的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。