cor求的是列于列之间的相关系数
内部参数两者是一致的
x就是你要计算的矩阵
method是你要计算的方法 这里给出的分别是 皮尔森
肯德尔，斯皮尔曼三种 任选一个就行
如果在 R 语言中遇到协方差串列有错的问题，建议您按照以下步骤进行尝试：1.检查您的代码，确保您输入的是协方差函数的正确语法，例如：cov(x, y)。
2.确保您提供的数据是有效的，并且满足计算协方差所需的条件。例如，两个变量的数据长度必须相同。
3.尝试使用 debug 功能，查看您的代码中可能存在的错误。
4.如果以上步骤都无法解决问题，建议您可以尝试在线搜索或论坛上寻求帮助，或者联系 R 语言的专业技术支持。
5.希望以上建议能够帮助您解决 R 语言中协方差串列有错的问题。
R语言中的多元方差分析1、当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。library(MASS)attach(UScereal)y <- cbind(calories, fat, sugars)aggregate(y, by = list(shelf), FUN = mean)Group.1 calories fatsugars1 1 119.4774 0.6621338 6.2954932 2 129.8162 1.3413488 12.5076703 3 180.1466 1.9449071 10.856821cov(y)calories fat sugarscalories 3895.24210 60.674383 180.380317fat60.67438 2.713399 3.995474sugars180.38032 3.995474 34.050018fit <- manova(y ~ shelf)summary(fit)Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F) shelf 1 0.195944.955 3 61 0.00383 **Residuals 63 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1summary.aov(fit)Response calories :Df Sum Sq Mean Sq F valuePr(>F)shelf1 45313 45313 13.995 0.0003983 ***Residuals 63 2039823238 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Response fat :Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) shelf1 18.421 18.4214 7.476 0.008108 **Residuals 63 155.236 2.4641---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Response sugars :Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) shelf1 183.34 183.34 5.787 0.01909 *Residuals 63 1995.87 31.68 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 12、评估假设检验单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。（1）多元正态性第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。center <- colMeans(y)n <- nrow(y)p <- ncol(y)cov <- cov(y)d <- mahalanobis(y, center, cov)coord <- qqplot(qchisq(ppoints(n), df = p), d, main = "QQ Plot Assessing Multivariate Normality", ylab = "Mahalanobis D2")abline(a = 0, b = 1)identify(coord$x, coord$y, labels = row.names(UScereal))如果所有的点都在直线上，则满足多元正太性。2、方差—协方差矩阵同质性即指各组的协方差矩阵相同，通常可用Box’s M检验来评估该假设3、检测多元离群点library(mvoutlier)outliers <- aq.plot(y)outliers
