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ラティスを使用して散布図マトリックスを作成し、パネルの上半分に 12 変数の相関係数をプロットしています。また、有意性のレベルを示す相関係数または星の下に p 値を追加したいと思います。これが私のRコードです。どうすればこれを達成できますか？よろしくお願いします！

ここに私のデータのサンプルがあります

d.corr1 = structure(list(maxt1.res = c(-0.944678376630112, 0.324463929632583, 
-1.18820341118942, -0.656600399095673, 0.332432965913295, 0.696656683837386
), maxt2.res = c(1.81878373188327, -0.437581385609662, 0.305933316224282, 
-3.20946216261864, 0.629812177862245, -1.49044366233353), maxt3.res = c(-1.21422295698813, 
-1.31516252550763, 0.570370111383564, 1.73177495368256, 2.18742200139099, 
0.413531254505875), mint1.res = c(0.783488332204165, 0.35387082927864, 
-0.528584845400234, 0.772682308165534, 0.421127289975828, 1.06059010003109
), mint2.res = c(0.262876147753049, 0.588802881606123, 0.745673830291112, 
-1.22383100619312, -1.01594162784602, -0.135018034667641), mint3.res = c(0.283732674541107, 
-0.406567031719476, 0.390198644741853, 0.860359703924238, 1.27865614582901, 
0.346477970454206), sr1.res = c(1.7258974480523, -1.71718783477085, 
3.98573602228491, -4.42153098079411, 0.602511156003456, -3.07683756735513
), sr2.res = c(9.98631829246284, -6.91757809846195, 0.418977023594041, 
-6.10811634134865, 14.6495418067316, 2.44365146778955), sr3.res = c(-3.8809447886743, 
2.35230122374257, 2.8673756880306, 7.1449786041902, 2.07480997224678, 
4.93316979213985), rain1.res = c(0.112986181584307, 0.0445969189874017, 
-0.446757191502526, 1.76152475011467, -0.395540856161192, -0.175756810329735
), rain2.res = c(-0.645121126413379, 1.74415111794381, -0.122876137090066, 
1.68048850848576, -0.570490345329031, 0.00308540146622738), rain3.res = c(-0.202762644577954, 
0.0528174267822909, -0.0616752465852931, -0.167769364680304, 
-0.152822027502996, -0.139253335052929)), .Names = c("maxt1.res", 
"maxt2.res", "maxt3.res", "mint1.res", "mint2.res", "mint3.res", 
"sr1.res", "sr2.res", "sr3.res", "rain1.res", "rain2.res", "rain3.res"
), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")


attach(d.corr1)
library(lattice)
library(RColorBrewer)
splom(~d.corr1[seq(1:12)], lower.panel = panel.splom,
  upper.panel = function(x, y, ...) {
      panel.fill(col = brewer.pal(9, "RdBu")[ round(cor(x, y) * 4 + 5)])
      cpl <- current.panel.limits()
      panel.text(mean(cpl$xlim), mean(cpl$ylim), round(cor(x, y),2), font=2)
  },

 scales = list(x = list( draw = TRUE, cex=0.1)), type = c("g", "p", "smooth"),layout =           c(1, 1), pscales=0, pch=".",
 main="correlation between the weather variables after removing district F.E and yearly trends")
dev.off()

detach(d.corr1)
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3 に答える 3

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あなたの質問のベースグラフィックスソリューションを以下に示します。

panel.cor <- function(x, y, digits = 2, cex.cor, ...)
{
  usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
  par(usr = c(0, 1, 0, 1))
  # correlation coefficient
  r <- cor(x, y)
  txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
  txt <- paste("r= ", txt, sep = "")
  text(0.5, 0.6, txt)

  # p-value calculation
  p <- cor.test(x, y)$p.value
  txt2 <- format(c(p, 0.123456789), digits = digits)[1]
  txt2 <- paste("p= ", txt2, sep = "")
  if(p<0.01) txt2 <- paste("p= ", "<0.01", sep = "")
  text(0.5, 0.4, txt2)
}

pairs(iris, upper.panel = panel.cor)

これは、「pairs」関数のサンプル提供を変更して作成しました。

于 2013-04-23T07:04:22.333 に答える
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あなたがデータを提供していないことを考えると、プロットの外部でこれらの計算を行うことを計画していると思います. p 値が という名前のベクトルにあると仮定しましょうp_vals。round(cor(x, y),2)text の 3 番目の引数としての代わりに、次を使用します。

paste( round(cor(x, y),2), "\n", p_vals)

データを使用すると、同じ戦略を使用してラティス内ですべてを実行できます。

 paste( round(cor(x, y),2) ,"\n", round( cor.test(x,y)$p.value, 2) )
于 2013-04-23T07:09:45.237 に答える