相関係数にはPearson, Spearman, Kendallがあるらしい。
Usage: var(x, y = NULL, na.rm = FALSE, use) cov(x, y = NULL, use = "everything", Arguments: x: a numeric vector, matrix or data frame. y: ‘NULL’ (default) or a vector, matrix or data frame with compatible dimensions to ‘x’. The default is equivalent to ‘y = x’ (but more efficient). na.rm: logical. Should missing values be removed? use: an optional character string giving a method for computing covariances in the presence of missing values. This must be (an abbreviation of) one of the strings ‘"everything"’, ‘"all.obs"’, ‘"complete.obs"’, ‘"na.or.complete"’, or ‘"pairwise.complete.obs"’. method: a character string indicating which correlation coefficient (or covariance) is to be computed. One of ‘"pearson"’ (default), ‘"kendall"’, or ‘"spearman"’, can be abbreviated. V: symmetric numeric matrix, usually positive definite such as a covariance matrix.
以前ラブライブの総選挙結果をプロットしたが、第五回がすべて出揃ったので描き直す。
ケンダールの順位相関をやってみよう。
"高坂穂乃果" "絢瀬絵里" "南ことり" "園田海未" "星空凛" "西木野真姫" "東條希" "小泉花陽" "矢澤にこ" 1 8 9 2 4 6 3 7 5 4 9 2 5 6 8 3 7 1 1 7 2 3 8 6 4 9 5 6 9 1 5 8 3 7 4 2 1 5 4 2 8 6 9 7 3 7 6 2 3 9 8 5 1 4 3 2 4 5 7 1 8 9 6 3 2 6 5 4 1 9 8 7 3 2 8 7 5 1 9 4 6 3 2 9 7 4 1 8 6 5
data1 <- read.delim("clipboard") cor1 <- cor(data1, method="kendall") library(gplots) cols <- greenred(100) h0 <- heatmap.2(cor1, col=cols, scale="none", trace="none", dendrogram="row", key=TRUE) h1 <- h0$carpet # 列は並び替える layout(matrix(c(1, rep(2, 4)), nc=1)) # プロット領域を適当に設定する par(mar = c(0.2, 2, 0.5, 8)) plot(h0$colDendrogram, horiz=FALSE, axes=FALSE, xaxs="i", leaflab="none", edgePar=list(col=1)) # デンドログラムを描く par(mar = c(8, 2, 0, 8)) image(seq(nrow(h1)), seq(ncol(h1)), h1, col=cols, xlab="", ylab="", axes=FALSE) # heatmapを描く axis(1, at=seq(colnames(h1)), label=colnames(h1), tick=0, las=2, line=-0.8, cex.axis=1.5) axis(4, at=seq(colnames(h1)), label=colnames(h1), tick=0, las=2, line=-0.8, cex.axis=1.5) par(mar = c(10, 0.5, 0, 1)) panel <- t(as.matrix(unique(c(h0$colorTable$low, h0$colorTable$low)))) image(y=c(panel), z=panel, col=cols, axes=FALSE, ylab="") # カラースケールを描く axis(4, las=2, tick=0, line=-0.8)
まきちゃんとえりちーの相関が強い。彼女らはデビュー当初はあまり人気がなかったが、最近になって人気急上昇している。
副会長とにこにーの相関が強い。しかし彼女らは、デビュー当初に人気があったけど最近低迷している。
3年生どうしてこうなった…
