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R语言中描述统计量的多种方法summary()、describe()、str()等

2024-07-12 02:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. summary()函数可以获取描述性统计量

可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计

2. misc包中的describe()函数

可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数,以及五个最大的值和五个最小的值

3.psych包中的describe()函数

psych包也拥有一个名为describe()的函数,它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误

4.pastecs包中的stat.desc()的函数

可以计算种类繁多的描述性统计量。使用格式为:stat.desc(x,basic=TRUE,desc=TRUE,norm=FALSE,p=0.95)其中的x是一个数据框或时间序列。若basic=TRUE(默认值),则计算其中所有值、空值、缺失值的数量,以及最小值、最大值、值域,还有总和。若desc=TRUE(同样也是默认值),则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。最后,若norm=TRUE(不是默认的),则返回正态分布统计量,包括偏度和峰度(以及它们的统计显著程度)和Shapiro–Wilk正态检验结果

5.str()函数

以简洁的方式显示对象的数据结构及内容,可以查看数据框中每个变量的属性

6. attributes()函数

可以提取对象除长度和模式以外的各种属性

7.aggregate()函数

仅允许在每次调用中使用平均数、标准差这样的单返回值函数,它无法一次返回若干个统计量

8.by()函数

格式为:by(data,INDICES,FUN),其中data是一个数据框或矩阵,INDICES是一个因子或因子组成的列表,定义了分组,FUN是任意函数。

9.doBy包中的summaryBy()函数 10.psych包中的describe.by()函数 1.查看数据

> dim(iris) [1] 150 5 > names(iris) [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" [5] "Species" > str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ... $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... > attributes(iris) $names [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width" [5] "Species" $row.names [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 [16] 16 17 18


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