多元回归中每个自变量的相关系数

【问题标题】：Correlation Coefficient for each independent variable in a multiple regression多元回归中每个自变量的相关系数
【发布时间】：2017-09-23 15:18:00
【问题描述】：

我在 R 上为具有 5 个自变量的模型运行了 lm() 函数？我想找到每个变量的相关系数。 R的输出没有给出这个。如何找到R上几个自变量的相关系数？

【问题讨论】：

试试cor函数。您也可能对vif(汽车图书馆)) 感兴趣

标签： r regression linear-regression

【解决方案1】：

只需使用基本的 R cor() 函数。如果你有这样的data.frame：

df <- data.frame(a = runif(50, 0, 1), b = rnorm(50, 100, 15), c = rnorm(50, 80, 10))

你可以输入：

cor(df)

要像这样在矩阵中获取所有相关性：

            a           b           c
a  1.00000000 -0.01272697  0.06223403
b -0.01272697  1.00000000 -0.23175382
c  0.06223403 -0.23175382  1.00000000

尽管我不确定您为什么要另外添加相关性。使用扫帚函数构建回归模型时所需的所有信息。

reg <- lm(a ~ ., data = df)

library(broom) 
tidy(reg)
glance(reg)

【讨论】：