R cov() 函数 - 计算协方差
R 语言实例R cov() 函数用于计算两个变量之间的协方差。
协方差衡量两个变量如何一起变化。正协方差表示同方向变化，负协方差表示反方向变化。它是相关系数计算的基础。
cov() 函数语法格式如下：
cov(x, y = NULL, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))
参数说明：
x 输入数值向量或矩阵。
y 可选，第二个向量或矩阵。
实例
# 广告投入（万元）和销售额（万元）
ad_spend <- c(10, 15, 12, 18, 20, 14, 22, 16)
sales <- c(50, 65, 55, 72, 80, 60, 88, 68)
# 计算协方差
cov_value <- cov(ad_spend, sales)
print(paste("广告投入与销售额的协方差:", cov_value))
# 计算相关系数
cor_value <- cor(ad_spend, sales)
print(paste("相关系数:", round(cor_value, 3)))
# 验证：cor = cov / (sd(x) * sd(y))
manual_cor <- cov_value / (sd(ad_spend) * sd(sales))
print(paste("手动计算相关系数:", round(manual_cor, 3)))
ad_spend <- c(10, 15, 12, 18, 20, 14, 22, 16)
sales <- c(50, 65, 55, 72, 80, 60, 88, 68)
# 计算协方差
cov_value <- cov(ad_spend, sales)
print(paste("广告投入与销售额的协方差:", cov_value))
# 计算相关系数
cor_value <- cor(ad_spend, sales)
print(paste("相关系数:", round(cor_value, 3)))
# 验证：cor = cov / (sd(x) * sd(y))
manual_cor <- cov_value / (sd(ad_spend) * sd(sales))
print(paste("手动计算相关系数:", round(manual_cor, 3)))
执行以上代码输出结果为：
[1] "广告投入与销售额的协方差: 48.3571428571429" [1] "相关系数: 0.988" [1] "手动计算相关系数: 0.988"