相關關系是一種非確定性的關系，相關系數是研究變量之間線性相關程度的量。

相關系數的求解公式如圖所示：

如果有兩個變量：X、Y，最終計算出的相關系數的含義可以有如下理解：

（1）當相關系數為0時，X和Y兩變量無關系。

（2）當X的值增大（減小），Y值增大（減小），兩個變量為正相關，相關系數在0.00與1.00之間。

（3）當X的值增大（減小），Y值減小（增大），兩個變量為負相關，相關系數在-1.00與0.00之間。

相關系數的絕對值越大，相關性越強，相關系數越接近于1或-1，相關度越強，相關系數越接近于0，相關度越弱。

通常情況下通過以下取值范圍判斷變量的相關強度：

0.8-1.0極強相關

0.6-0.8強相關

0.4-0.6中等程度相關

0.2-0.4弱相關

0.0-0.2極弱相關或無相關

我們選取的變量如下圖所示：

利用R軟件做相關矩陣的可視化

其顏色越深，表明相關程度越大，相關性越強，以x1、x4為例，給出其相關系數為0.99，相關關系極強。

#R程序

install.packages("ggcorrplot")

library(ggcorrplot)

#計算相關矩陣(cor()計算結果不提供p-value)

data<-read.csv("C:/Users/27342/Desktop/a.csv")

corr <-round(cor(data), 3)

head(corr[, 1:13])

#用ggcorrplot包提供的函數cor_pmat()

p.mat <-cor_pmat(data)

head(p.mat[, 1:13])

ggcorrplot(corr)#method默認為square

ggcorrplot(corr, method = "circle")#方法為circle

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, outline.color = "white")#重排矩陣，使用分等級聚類

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white")#下三角形

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "upper", outline.color = "white")#上三角形

#更改顏色以及主題

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white",

ggtheme = ggplot2::theme_gray, colors = c("#6D9EC1", "white", "#E46726"))

#添加相關系數

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", lab = TRUE)