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可视化双变量关系

如果您不满足于只绘制变量本身,而是想进一步检验两个变量之间是否存在关系,可以使用散点图。散点图是在两个坐标轴上分别绘制两个变量的取值。

通过观察点的分布模式,可以判断是否存在相关性;通常会添加一条回归线来识别趋势(如果存在):

  • 向上倾斜的回归线表示 A 与 B 之间存在正线性关系(当 A 上升时,B 往往也会上升)。
  • 向下倾斜的回归线表示 A 与 B 之间存在负线性关系。

您可以使用以下函数先绘制散点图,再创建回归模型:

plot(x = A, y = B)
lm(B ~ A)

在本练习中,您将为 SP500(sp500)与花旗集团(citi)从 2015 年 1 月到 2017 年 1 月的收益序列绘制散点图和回归线,这两个对象已在您的工作区中提供。

本练习是课程的一部分

在 R 中可视化时间序列数据

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练习说明

  • 绘制一个散点图,x 轴为 sp500,y 轴为 citi
  • 使用 lm()abline() 添加 citi 相对于 sp500 的回归线。
    • 将回归结果作为 abline()reg 参数传入。
    • 将该线设置为红色,并使其比默认线条粗 2 倍。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Draw the scatterplot


# Draw a regression line
编辑并运行代码