怎么用r語言的spm函數(shù)實現(xiàn)矩陣散點圖

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目標(biāo)：

考察工作時間、工作經(jīng)驗、初始薪金、當(dāng)前薪金四個變量間的關(guān)系。

首先我直接了當(dāng)傳送4個連續(xù)數(shù)據(jù)給函數(shù)spm，看看它的默認輸出效果是否滿意。

代碼展示：

     
   
   
   library(car)  
    
    spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖")

效果展示：

每兩個變量繪制散點圖并配線性和loess曲線，不管是線性關(guān)系還是非線性的關(guān)系，都能提供線索。

比pairs函數(shù)好的一點是，對角線里輸出了連續(xù)變量數(shù)據(jù)的概率密度曲線，幫助我們快速觀察連續(xù)數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)。

小兵喜歡看直方圖勝過看密度曲線，控制一下對角線參數(shù)，修改為對角線展示直方圖看看效果。

代碼展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"))

效果展示：

直方圖也很直觀，這樣一來此圖的信息量就明顯很豐富了，我們想觀察的主要內(nèi)容一覽無遺。

不過，這個藍色似乎有些扎眼，那么我們可以繼續(xù)修改顏色參數(shù)，黑色風(fēng)格，讓矩陣散點圖的正態(tài)配色風(fēng)格更樸素一些。

代碼展示：

     
   
   
   spm(~jobtime+prevexp+salbegin+salary,data=employee,main="矩陣散點圖",diagonal=list(method ="histogram", breaks="FD"),col = "black")

效果展示：

scatterplotMatrix函數(shù)或者spm函數(shù)，還有許多厲害的參數(shù)，比如控制分組，不同的組別顯示不同的顏色，信息量更大。（小兵看法）喜歡酷炫的可以繼續(xù)深挖，喜歡業(yè)務(wù)上講究實用性的差不多到此可以結(jié)束了。

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怎么用r語言的spm函數(shù)實現(xiàn)矩陣散點圖

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