怎么用r語言的spm函數實現矩陣散點圖

發布時間：2022-03-18 15:53:17 來源：億速云閱讀：450 作者：iii 欄目：大數據

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目標：

考察工作時間、工作經驗、初始薪金、當前薪金四個變量間的關系。

首先我直接了當傳送4個連續數據給函數spm，看看它的默認輸出效果是否滿意。

代碼展示：

     
   
   
   library(car)  
    
    spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖")

效果展示：

每兩個變量繪制散點圖并配線性和loess曲線，不管是線性關系還是非線性的關系，都能提供線索。

比pairs函數好的一點是，對角線里輸出了連續變量數據的概率密度曲線，幫助我們快速觀察連續數據的分布狀態。

小兵喜歡看直方圖勝過看密度曲線，控制一下對角線參數，修改為對角線展示直方圖看看效果。

代碼展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"))

效果展示：

直方圖也很直觀，這樣一來此圖的信息量就明顯很豐富了，我們想觀察的主要內容一覽無遺。

不過，這個藍色似乎有些扎眼，那么我們可以繼續修改顏色參數，黑色風格，讓矩陣散點圖的正態配色風格更樸素一些。

代碼展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"),col = "black")

效果展示：

scatterplotMatrix函數或者spm函數，還有許多厲害的參數，比如控制分組，不同的組別顯示不同的顏色，信息量更大。（小兵看法）喜歡酷炫的可以繼續深挖，喜歡業務上講究實用性的差不多到此可以結束了。

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