Rで解析:多変数の関係を表現するのに便利!「corrplot」パッケージ


多変数の関係を表現するのに便利なパッケージの紹介です。基本的な利用は実行コマンドの内容で十分かと思います。他のオプションはパッケージヘルプを確認してください。

上部と下部でプロット内容を簡単に変更することができるので、オススメなパッケージです。

なお、ggplot2パッケージを利用したパッケージも参考までに紹介します。好みに合わせて使い分けしてはいかがでしょうか。

・Rで解析:多変数の関係把握に便利です!!「ggcorrplot」パッケージ
 https://www.karada-good.net/analyticsr/r-381/

パッケージバージョンは0.74。実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.2のR version 3.2.3で確認しています。


パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("taiyun/corrplot")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("corrplot")

#相関係数の計算:statパッケージ:corコマンド
#データにはdarasetsパッケージのmtcarsを使用
CorResult <- cor(mtcars, method = "pearson")

#結果をプロット:corrplotコマンド
#プロット内容を指定:methodオプション;"circle","square","ellipse","number",
#"shade","color","pie"が指定可能
#プロット位置を指定:typeオプション;full:全面,lower:下部,upper:上部
#シンボル色を指定:colオプション
corrplot(corr = CorResult, method = "ellipse", type = "upper",
         col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))
  
#プロットの内容を上部,下部で変更してプロット:corrplot.mixedコマンド
#下部のプロット内容を指定:lower;指定内容はcorrplotコマンドと共通
#上部のプロット内容を指定:upper;指定内容はcorrplotコマンドと共通
#シンボル色を指定:colオプション
corrplot.mixed(corr = CorResult, lower = "square", upper = "number",
               col = colorRampPalette(c("#a87963", "#4b61ba"))(10))

出力例

・corrplotコマンド
corrplot

・corrplot.mixedコマンド
corrplot.mixed


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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