统计学入门（一）：协方差，皮尔逊系数及斯皮尔曼系数的R语言实现
前言：R语言是实践统计学和机器学习的良好工具，个人觉得相比Python比较容易学习。协方差，皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述，主要是解释其R语言代码实现，将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式，以下是具体操作。
（一）首先导入数据并绘制图像，数据是介个样子：
A B C D E Y
234 0.04 48 0.1 0.45 16
225 0.12 42 6 0.85 17
216 0.12 10 10 0.9 19
204 0.31 28 13 1.28 25
189 0.37 55 13.6 1.32 32
183 0.38 80 13.7 2.25 35
173 0.55 50 14 2.25 39
170 0.55 31 14.3 3.63 44
164 0.8 69 15 4.6 50
168 0.69 72 14.6 5.7 46
175 0.49 57 13.9 6.48 38
178 0.43 53 13.8 6.64 37
196 0.32 42 13.4 7.5 29
204 0.19 82 12 8.3 23
208 0.18 39 11 8.9 20
然后绘制数据，read.delim是导入数据的方式，然后par(mfrow(2,3))是为了图像显示时按照一个2行3列的方式展示，然后通过plot分别绘制A～E列和Y列的图表，data[1]或者data[,1]或者data[,c(1)]即为第一列，也就是A列，而data[1,]或者data[c(1),]则是第一行，但使用data[1]这种方式plot的时候会报错，所以还是老实用data[,1]或者data[,c(1)]吧
