R語言car包spm函數(shù)做矩陣散點(diǎn)圖

1、通過上文介紹，我們了解了使用R語言中的car包中的scatterplotMatrix函數(shù)（簡稱spm）矩陣散點(diǎn)圖的方法，進(jìn)一步探索了多變量間的關(guān)系。此函數(shù)為數(shù)據(jù)探索提供了便利，讓我們以員工數(shù)據(jù)為例，觀察工作時間、工作經(jīng)驗、初始薪金、當(dāng)前薪金四個變量間的關(guān)系。

2、在R語言中，進(jìn)行統(tǒng)計分析時，正態(tài)性檢驗和方差齊性檢驗是關(guān)鍵步驟。首先，我們通過QQ圖（利用norm函數(shù)或car包的Plot函數(shù)，以及手動計算分位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化分位數(shù)）和PP圖（通過累積概率繪制散點(diǎn)圖，利用pnorm函數(shù)）來檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布特性。

R語言繪圖基礎(chǔ)篇-散點(diǎn)圖(geom_point)

1、散點(diǎn)圖作為科研繪圖中常見的表現(xiàn)形式，用于展示數(shù)據(jù)分布規(guī)律，操作相對簡單，多數(shù)繪圖如origin、sigmaplot、Excel等均能實現(xiàn)快速繪制。在R語言中，借助ggplot2包，不僅能夠繪制散點(diǎn)圖，還能通過豐富參數(shù)對圖進(jìn)行高度定制。對于不含分類變量的散點(diǎn)圖，通過簡單R代碼即可生成。

2、散點(diǎn)圖是一種用于展示兩個變量之間關(guān)系的圖形。它通過數(shù)據(jù)點(diǎn)在X軸和Y軸上的分布，幫助我們直觀地理解數(shù)據(jù)的特性和趨勢。散點(diǎn)圖的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：散點(diǎn)圖的繪制基于規(guī)則的矩陣數(shù)據(jù)。每一列可以代表不同的特征，如坐標(biāo)、大小、顏色、形狀或標(biāo)簽。

3、通過`geom_dotplot（）`繪制散點(diǎn)圖，點(diǎn)的形狀為dot，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的直觀展示。分箱方法分為點(diǎn)密度分箱（dot-density）和直方點(diǎn)分箱（histodot），每種方法各有特點(diǎn)。調(diào)整點(diǎn)圖的參數(shù)，如`mapping`、`data`、`position`、`method`、`binwidth`等，來優(yōu)化點(diǎn)圖的呈現(xiàn)效果，滿足特定的數(shù)據(jù)展示需求。

4、**創(chuàng)建基本散點(diǎn)圖**：使用`ggplot（）`函數(shù)初始化，然后通過`aes（）`指定數(shù)據(jù)集中的變量。使用`geom_point（）`來繪制散點(diǎn)。

5、折線圖用于展示數(shù)據(jù)波動趨勢，適用于非連續(xù)或連續(xù)x軸上的y值。數(shù)據(jù)整理后，通過geom_line函數(shù)繪制折線圖。對于非連續(xù)型x軸，數(shù)據(jù)示例代表-2021年四季參數(shù)，通過調(diào)整可提升美觀度。添加點(diǎn)圖、修改線類型、顏色，實現(xiàn)折線圖優(yōu)化。在折線圖中添加分組變量，生成多重折線圖，以示例數(shù)據(jù)展現(xiàn)。