r 函数 cor.test()：如何计算皮尔逊相关的 p 值？
r function cor.test(): How is the p-value calculated for pearson correlation?
这可能是一个非常简单的问题。
我在 R 的 cor.test() 函数中找不到 pvalue 计算背后的方法。
下面是计算 Pearson 相关性 p 值的代码：
x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c( 2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
ct = cor.test(x, y, method = "pearson")
ct$p.value ## this is what cor.test() gives
n <- length(x)
r <- cor(x, y)
df <- n - 2
t = sqrt(df) * r/sqrt(1 - r^2)
pval = 2 * min(pt(t, df), pt(t, df, lower.tail = FALSE)) ## this is calculated manually
ct$p.value == pval
这可能是一个非常简单的问题。
我在 R 的 cor.test() 函数中找不到 pvalue 计算背后的方法。
下面是计算 Pearson 相关性 p 值的代码：
x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c( 2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
ct = cor.test(x, y, method = "pearson")
ct$p.value ## this is what cor.test() gives
n <- length(x)
r <- cor(x, y)
df <- n - 2
t = sqrt(df) * r/sqrt(1 - r^2)
pval = 2 * min(pt(t, df), pt(t, df, lower.tail = FALSE)) ## this is calculated manually
ct$p.value == pval