
R語言-統(tǒng)計學(xué) 描述性統(tǒng)計
描述定量數(shù)據(jù)的數(shù)值方法:中心趨勢度量 變異的度量 相對位置的度量。
1.中心趨勢度量 : 算數(shù)平均 中位數(shù) 眾數(shù)
demo <- mtcars[1:6,] # 調(diào)用R自帶函數(shù)集,并去前6行
toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 數(shù)據(jù)透視表求和
toushi <- as.matrix(toushi) # 將結(jié)果的數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)化成矩陣
#(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum))
(rowSums(toushi)) # 行求和
(colSums(toushi)) # 列求和
toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #將行求和結(jié)果并入最后一行
toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #將列求和結(jié)果并入最后一列
1.2 中位數(shù)和眾數(shù)
對于偏度極大的數(shù)據(jù)集,中位數(shù)能更好的描述數(shù)據(jù)分布的中心。
很少用眾數(shù)作為數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)趨勢的度量,只有當(dāng)對y出現(xiàn)的相對頻率感興趣時,才會考慮到眾數(shù)。
R實現(xiàn)中位數(shù) :
median(x, na.rm = FALSE)
R中沒有直接插找眾數(shù)的命令
which.max(table(x))
2.變異的度量 : 極差 方差 標準差
2.1 .極差 = max()- min()
2.2 方差和標準差
對一個有n個測量值的有限總體來說,方差計算公式的分母為n。關(guān)于樣本方差和總體方差分母的差異原因,可自行百度搜索。
R語言計算方差的函數(shù): var(x,)
w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63,5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)
var(w)
# 附加指數(shù)點:標準差的兩個有用法則:經(jīng)驗法則 和 切比雪夫法則,共同說明一個問題,對于任意大于1的正數(shù)k,至少有(1-1/k^2)的測試值落在平均值的k個標準值范圍內(nèi)。
3.變異的度量 : 百分位數(shù) Z得分
3.1 .最常見的四分位數(shù)(一般從大到?。?br />
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
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