{"id":3496,"date":"2023-07-17T04:45:57","date_gmt":"2023-07-17T04:45:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/mappa-termica-di-correlazione-in-r\/"},"modified":"2023-07-17T04:45:57","modified_gmt":"2023-07-17T04:45:57","slug":"mappa-termica-di-correlazione-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/mappa-termica-di-correlazione-in-r\/","title":{"rendered":"Come creare una mappa termica di correlazione in r (con esempio)"},"content":{"rendered":"

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\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per creare una mappa termica di correlazione in R:<\/span><\/p>\n

 #calculate correlation between each pairwise combination of variables\n<\/span>cor_df <- round(cor(df), 2)\n\n#melt the data frame\n<\/span>melted_cormat <- melt(cor_df)\n\n#create correlation heatmap\n<\/span>ggplot(data = melted_cormat, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + \n  geom_tile() +\n  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5<\/span> ) +\n  scale_fill_gradient2(low = \" blue<\/span> \", high = \" red<\/span> \",\n                       limit = c(-1,1), name=\" Correlation<\/span> \") +\n  theme(axis. title<\/span> . x<\/span> = element_blank(),\n        axis. title<\/span> . y<\/span> = element_blank(),\n        panel. background<\/span> = element_blank())\n<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: creare una mappa termica di correlazione in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che mostra varie statistiche per otto diversi giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (points=c(22, 25, 30, 16, 14, 18, 29, 22),\n                 assists=c(4, 4, 5, 7, 8, 6, 7, 12),\n                 rebounds=c(10, 7, 7, 6, 8, 5, 4, 3),\n                 blocks=c(12, 4, 4, 6, 5, 3, 8, 5))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  points assists rebounds blocks\n1 22 4 10 12\n2 25 4 7 4\n3 30 5 7 4\n4 16 7 6 6\n5 14 8 8 5\n6 18 6 5 3\n7 29 7 4 8\n8 22 12 3 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Supponiamo di voler creare una mappa termica di correlazione per visualizzare il coefficiente di correlazione<\/a> tra ciascuna combinazione di variabili a coppie nel frame di dati.<\/span><\/p>\n
 Prima di creare la mappa termica di correlazione, dobbiamo prima calcolare il coefficiente di correlazione tra ciascuna variabile utilizzando cor()<\/strong> e quindi trasformare i risultati in un formato utilizzabile utilizzando la funzione melt()<\/strong> reshape2<\/strong> del pacchetto:<\/span><\/span><\/p>\n
 library<\/span> (reshape2)\n\n#calculate correlation coefficients, rounded to 2 decimal places\n<\/span>cor_df <- round(cor(df), 2)\n\n#melt the data frame\n<\/span>melted_cor <- melt(cor_df)\n\n#view head of melted data frame\n<\/span>head(melted_cor)\n\n      Var1 Var2 value\n1 points points 1.00\n2 assist points -0.27\n3 rebound points -0.16\n4 block points 0.10\n5 assist points -0.27\n6 assists assists 1.00<\/strong><\/pre>\n
 Successivamente, possiamo utilizzare la funzione geom_tile()<\/strong> dal pacchetto ggplot2<\/strong> per creare una mappa termica di correlazione:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\n#create correlation heatmap\n<\/span>ggplot(data = melted_cor, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + \n  geom_tile() +\n  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5<\/span> ) +\n  scale_fill_gradient2(low = \" blue<\/span> \", high = \" red<\/span> \",\n                       limit = c(-1,1), name=\" Correlation<\/span> \") +\n  theme(axis. title<\/span> . x<\/span> = element_blank(),\n        axis. title<\/span> . y<\/span> = element_blank(),\n        panel. background<\/span> = element_blank())<\/strong> <\/pre>\n
\"mappa<\/p>\n
 Il risultato \u00e8 una mappa termica di correlazione che ci consente di visualizzare il coefficiente di correlazione tra ciascuna combinazione di variabili a coppie.<\/span><\/p>\n
 In questa particolare mappa termica, i coefficienti di correlazione assumono i seguenti colori:<\/span><\/p>\n