怎么用r语言的spm函数实现矩阵散点图

发布时间：2022-03-18 15:53:17 作者：iii
来源：亿速云阅读：474

今天小编给大家分享一下怎么用r语言的spm函数实现矩阵散点图的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

目标：

考察工作时间、工作经验、初始薪金、当前薪金四个变量间的关系。

首先我直接了当传送4个连续数据给函数spm，看看它的默认输出效果是否满意。

代码展示：

     
   
   
   library(car)  
    
    spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩阵散点图")

效果展示：

每两个变量绘制散点图并配线性和loess曲线，不管是线性关系还是非线性的关系，都能提供线索。

比pairs函数好的一点是，对角线里输出了连续变量数据的概率密度曲线，帮助我们快速观察连续数据的分布状态。

小兵喜欢看直方图胜过看密度曲线，控制一下对角线参数，修改为对角线展示直方图看看效果。

代码展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩阵散点图",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"))

效果展示：

直方图也很直观，这样一来此图的信息量就明显很丰富了，我们想观察的主要内容一览无遗。

不过，这个蓝色似乎有些扎眼，那么我们可以继续修改颜色参数，黑色风格，让矩阵散点图的正态配色风格更朴素一些。

代码展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩阵散点图",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"),col = "black")

效果展示：

scatterplotMatrix函数或者spm函数，还有许多厉害的参数，比如控制分组，不同的组别显示不同的颜色，信息量更大。（小兵看法）喜欢酷炫的可以继续深挖，喜欢业务上讲究实用性的差不多到此可以结束了。

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