아래에서 동일한 조합에 대해 서로 다른 상관 관계가 나타나는 이유는 무엇입니까?
> cor(finalDB[2:6],use="complete.obs")
rocky1Rating rocky2Rating rocky3Rating rocky4Rating rocky5Rating
rocky1Rating 1.0000000 ***0.6476523*** 0.5435555 0.4964198 0.3483168
rocky2Rating 0.6476523 1.0000000 0.7507204 0.6653651 0.5288312
rocky3Rating 0.5435555 0.7507204 1.0000000 0.7284123 0.5897088
rocky4Rating 0.4964198 0.6653651 0.7284123 1.0000000 0.6006595
rocky5Rating 0.3483168 0.5288312 0.5897088 0.6006595 1.0000000
> cor(finalDB[2],finalDB[3],use = "complete.obs")
rocky2Rating
rocky1Rating ***0.6011554***
문제는 데이터 세트의 NA 값일 가능성이 있습니다. 설정 use="complete.obs"하고 두 개 이상의 열에 적용하면 해당 열이 모두 누락되지 않은 행만 사용합니다. 고유 한 열 쌍에 대한 누락 된 값만 건너 뛰려면을 설정하십시오 use="pairwise.complete.obs". 예를 들면
set.seed(15)
mm<-matrix(runif(6*6), nrow=6)
mm[cbind(4:6, 1:3)]<-NA
cor(mm, use="complete.obs")
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] 1.000000000 0.7577650 0.41079822 0.004065102 -0.9221867 0.86947546
# [2,] 0.757764997 1.0000000 -0.28363801 -0.649441771 -0.4464391 0.98119111
# [3,] 0.410798223 -0.2836380 1.00000000 0.913388689 -0.7314382 -0.09319206
# [4,] 0.004065102 -0.6494418 0.91338869 1.000000000 -0.3904905 -0.49043755
# [5,] -0.922186730 -0.4464391 -0.73143818 -0.390490510 1.0000000 -0.61077597
# [6,] 0.869475459 0.9811911 -0.09319206 -0.490437552 -0.6107760 1.00000000
cor(mm, use="pairwise.complete.obs")
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] 1.0000000 0.70156571 0.50955114 -0.2663486 -0.7637746 0.7643575
# [2,] 0.7015657 1.00000000 -0.01542302 -0.2882218 -0.5666432 0.1206862
# [3,] 0.5095511 -0.01542302 1.00000000 0.8922900 -0.8904275 -0.5660903
# [4,] -0.2663486 -0.28822185 0.89229002 1.0000000 -0.4693979 -0.7574680
# [5,] -0.7637746 -0.56664323 -0.89042748 -0.4693979 1.0000000 0.2974870
# [6,] 0.7643575 0.12068622 -0.56609027 -0.7574680 0.2974870 1.0000000
cor(mm[,1], mm[,2], use="complete.obs")
# [1] 0.7015657
마지막 두 결과가 어떻게 일치하는지 확인하십시오. ?cor자세한 내용 은 도움말 페이지를 참조하십시오.
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