R’da tüm korelasyonları toplu göstermek


Verisetiniz içerisinde kaç parametre varsa bunların birbirleri ile ilişkisi için teker teker korelasyonlara bakmanıza gerek yok. R’da bu işlemi topluca yaparak zaman kazanabilirsiniz.

Veri Amerika’nın Wyoming eyaletindeki suç verileri (2013)

  library(xlsx)
  a=xlsx::read.xlsx("wyoming.xls",sheetName = "13tbl8wy"
                    ,as.data.frame = T
                    ,stringAsFactors=F)
  #NA konları sil
  a=a[colSums(!is.na(a)) > 0]
  #correlation pairs
  panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...)
  {
    usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
    par(usr = c(0, 1, 0, 1))
    r <- abs(cor(x, y))
    txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
    txt <- paste0(prefix, txt)
    if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)
    text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)
  }
  pairs(a[1:5], lower.panel = panel.smooth, upper.panel = panel.cor)

#corelation pairs fonksiyonundan sonraki kısımla aşağıdaki gibi koralasyon tablosu elde edebiliyorsunuz.

Gördüğünüz üzere hem korelasyonlar hem grafikler kolayca eşleştirilebiliyor. Bu grafikten ne anlıyoruz. Wyoming için 2013 yılında şehir bazında nüfus ile işlenen şiddet içeren suçlar arasında ciddi ilişki var. O zaman küçük yerler daha güvenli olabilir. Ama kumarbaz yanılgısına düşmeyin. Küçük ihtimaller gelip sizi bulabilir.

Reklamlar

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google+ fotoğrafı

Google+ hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s