【应用多元统计分析】--多元数据的描述和展示（R语言）

一元随机变量

我们用协方差来刻画两个变量的相关关系，这里指的是线性相关关系。

对于一元随机变量的可视化最简单的就是散点图，大致可以看出X和Y之间的相关关系。如果想更好的看X、Y之间的相关关系，可以画二维的散点图。

总结：

均值描述随机变量的中心

方差描述随机变量的离散程度

协方差和相关系数来描述变量之间的线性关系

用散点图去描述两个变量的相关关系

多元数据的描述和展示

均值向量

代码

round(colMeans(iris[,1:4]),2)#求均值向量
#这里round函数是取有效数字，2代表保留两位有效数字

协方差矩阵

描述数据离散程度以及了解这个多元数据变量与变量之间的相关性。

代码

S<-round(cov(iris[,1:4]),2)#求协方差矩阵
S

总体相关系数矩阵

相关系数就是对协方差的标准化

代码

R<-round(cor(iris[,1:4]),2)#总体相关系数矩阵
R

可视化（R代码描述）

两两散点图

pairs(iris[1:4],main="Scatterplot Matrix for Fisher's Iris Data")

比较两两之间的线性关系

# 创建颜色向量
colors <- c("red", "green", "blue")# 设置物种对应的颜色向量
species <- iris$Species
species_colors <- colors[as.numeric(species)]# 绘制配对散点图
pairs(iris[, 1:4], main = "Scatterplot Matrix for Fisher's Iris Data", col = species_colors)

加上颜色方便比较。