これは、画像との共分散を説明する別の試みです。下の図のすべてのパネルには、行ラベルと列ラベルに示されているように、0.8のxとyの相関と分散の2変量分布からシミュレートされた50ポイントが含まれています。共分散は、各パネルの右下隅に表示されます。
これを改善することに興味のある人は...ここにRコードがあります:
library(mvtnorm)
rowvars <- colvars <- c(10,20,30,40,50)
all <- NULL
for(i in 1:length(colvars)){
colvar <- colvars[i]
for(j in 1:length(rowvars)){
set.seed(303) # Put seed here to show same data in each panel
rowvar <- rowvars[j]
# Simulate 50 points, corr=0.8
sig <- matrix(c(rowvar, .8*sqrt(rowvar)*sqrt(colvar), .8*sqrt(rowvar)*sqrt(colvar), colvar), nrow=2)
yy <- rmvnorm(50, mean=c(0,0), sig)
dati <- data.frame(i=i, j=j, colvar=colvar, rowvar=rowvar, covar=.8*sqrt(rowvar)*sqrt(colvar), yy)
all <- rbind(all, dati)
}
}
names(all) <- c('i','j','colvar','rowvar','covar','x','y')
all <- transform(all, colvar=factor(colvar), rowvar=factor(rowvar))
library(latticeExtra)
useOuterStrips(xyplot(y~x|colvar*rowvar, all, cov=all$covar,
panel=function(x,y,subscripts, cov,...){
panel.xyplot(x,y,...)
print(cor(x,y))
ltext(14,-12, round(cov[subscripts][1],0))
}))