目录:
- 中的数据范围最常用的分位数实际上是0%和100%分位数。你可以简单地把它们称为最小和最大值,因为这就是它们。您可以使用range()函数一起获取min()和max()函数。这个功能方便地给你数据的范围。所以,要知道里程所在的两个值之间的关系,你只需要做以下几点:
- 四分位
- 所有这些函数都有一个参数na。允许您在计算相应统计量之前删除所有的NA值。如果你不这样做,任何含有NA的矢量都会有NA。这与na相同。 sum()函数的rm参数。
视频: 8 2 1虚拟变量的设置与引入 2024
单个数字不会告诉您有关您的数据的很多信息。知道数据的传播常常是重要的。您可以使用R来查看这种传播使用一些不同的方法。
首先,您可以计算 方差 或 标准偏差 来汇总单个数字中的价差。为此,您可以使用方便的函数var()作为方差,sd()作为标准偏差。例如,你可以这样计算数据帧中变量mpg的标准偏差:
<! --1 - > >> sd(cars $ mpg)[1] 6. 026948在mean和variation之后,你也可以看看分位数。
分位数, 或百分位数,告诉您有多少数据位于特定值以下。例如,百分之五十的分位数是中位数。再次,R有一些方便的功能来帮助你查看分位数。 如何计算R
中的数据范围最常用的分位数实际上是0%和100%分位数。你可以简单地把它们称为最小和最大值,因为这就是它们。您可以使用range()函数一起获取min()和max()函数。这个功能方便地给你数据的范围。所以,要知道里程所在的两个值之间的关系,你只需要做以下几点:
<! - 2 - > >> range(cars $ mpg)[1] 10. 4 33. 9
如何计算R中的数据四分位数范围仍然只给出有限的信息。通常,统计学家报告第一个和第三个
四分位
,紧接着范围和中位数。这些四分位数分别是百分之二十五和百分之七十五,这是数据的四分之一和四分之三更小的数字。您可以使用分位数()函数得到这些数字,如下所示:
中的分位数函数获得速度分位数()函数可以给你任何你想要的分位数。为此,您使用probs参数。你把probs(或概率)作为分数。例如,对于20%的分位数,您使用0. 20作为该值的参数。这个论点也把矢量作为一个值,所以你可以得到5%和95%的分位数,例如: >>分位数(cars $ mpg,probs = c(0.05,0.95) )5%95%11. 995 31 300
probs参数的默认值是一个表示最小值(0),第一个四分位数(0.25),中间值(0.5),第三个四分位数(0.75),最大(1)。