やりたいこと
重回帰分析をするとき、多重共線性を避けるために相関が高い変数を見つける必要がある。
VIFを計算するライブラリもあるが、ここでは相関係数（の絶対値）を大きい順に並べたリストの作成方法を紹介する。
なお、このページはStack Overflowの以下記事を参考にしています。
Show correlations as an ordered list, not as a large matrix | Stack Overflow
サンプル
データの準備
df = data.frame(a=1:10,b=20:11*20:11,c=runif(10),d=runif(10),e=runif(10)*1:10)
z = cor(df)
相関係数の計算
cor()関数を使うと下のようなマトリクスができる。
5×5のマトリクスぐらいなら人間の目で相関の高い変数を見つけることも可能だが、これより変数の数が増えると厳しい。
a b c d e
a 1.0000000 -0.9966867 -0.38925240 -0.35142452 0.2594220
b -0.9966867 1.0000000 0.40266637 0.35896626 -0.2859906
c -0.3892524 0.4026664 1.00000000 0.03958307 0.1781210
d -0.3514245 0.3589663 0.03958307 1.00000000 -0.3901608
e 0.2594220 -0.2859906 0.17812098 -0.39016080 1.0000000
リストへの変換
z[lower.tri(z,diag=TRUE)]=NA #Prepare to drop duplicates and meaningless information
z=as.data.frame(as.table(z)) #Turn into a 3-column table
z=na.omit(z) #Get rid of the junk we flagged above
z=z[order(-abs(z$Freq)),] #Sort by highest correlation (whether +ve or -ve)
以下のような形で出力を得られる。便利。
Var1 Var2 Freq
6 a b -0.9966867
16 a d -0.7705183
17 b d 0.7578559
11 a c 0.5856587
12 b c -0.5721143
22 b e -0.4459712
18 c d -0.4237590
21 a e 0.3861569
23 c e 0.3011528
24 d e -0.2713602