R语言中的cor和cov和pcor

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文章介绍了cor、cov和pcor在数据分析中的作用。cor表示相关性系数，值域在-1到1之间；cov是协方差，反映变量间统计量的关联；pcor则用于计算偏相关，考虑了其他变量的影响，提供净相关性信息。

以下面一个数据为例：
在这里插入图片描述

cor

在这里插入图片描述
cor就是生成相关性系数矩阵，可以自己选择相关性的算法。
在这里插入图片描述

cov

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cov计算的是协方差矩阵，这里的值也就是方差和期望方差之间的差异。简单理解，就是统计量。

由此可以看出，cor算出来的是相关性系数，在【-1， 1】之间变化，而cov是具体的统计量，所以跟原始数据的大小密切相关，所以SF-36&SF-36是371，而PRI&PRI只有22。
但是cov和cor的正负方向都是一样的，因为两者都是评估相关性。

简单理解，就是cov和cor，都是同一个统计，前者类似于统计

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