R语言平均值,中位数和众数
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。
我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数。下面将分别一个个演示和讲解 -
1.平均值
平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算。函数mean()
用于在R中计算平均值。
语法
R中计算平均值的基本语法是 -
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
以下是使用的参数的描述 -
- x - 是输入向量。
- trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
- na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。
示例
# Create a vector. x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(result.mean)
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 10.812
1.1.应用修剪选项
当提供trim
参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值。
例如,当trim = 0.3
时,每一端的3
个值将从计算中删除以找到均值。
在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54)
,从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)
和从右边删除:(12,18,54)
这几个值。
# Create a vector. x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5) # Find Mean. result.mean <- mean(x,trim = 0.3) print(result.mean)
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 5.55
1.2.应用NA选项
如果缺少值,则平均函数返回NA
。要从计算中删除缺少的值,请使用na.rm = TRUE
。 这意味着删除NA
值。参考以下示例代码 -
# Create a vector. x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA) # Find mean. result.mean <- mean(x) print(result.mean) # Find mean dropping NA values. result.mean <- mean(x,na.rm = TRUE) print(result.mean)
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] NA [1] 8.22
2.中位数
数据系列中的中间值被称为中位数。R中使用median()
函数来计算中位数。
语法
R中计算位数的基本语法是 -
median(x, na.rm = FALSE)
以下是使用的参数的描述 -
- x - 是输入向量。
- na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。
示例
# Create the vector. x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5) # Find the median. median.result <- median(x) print(median.result)
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 5.6
3.众数
众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。
R没有标准的内置函数来计算众数。因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出。
示例
# Create the function. getmode <- function(v) { uniqv <- unique(v) uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))] } # Create the vector with numbers. v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3) # Calculate the mode using the user function. result <- getmode(v) print(result) # Create the vector with characters. charv <- c("baidu.com","tmall.com","vcclass.net","qq.com","vcclass.net") # Calculate the mode using the user function. result <- getmode(charv) print(result)
当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
[1] 2 [1] "vcclass.net"
猿狮妹
2022-08-05
R
语言
平均值
,
中位数
和
众数
在线教程
热门教程
1 R语言教程
R是一种编程语言和软件环境,用于进行统计分析,图形表示和报告。 R语言是由Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在新西兰奥克兰大学的创建,目前是R的开发核心团队。
2 R语言非线性最小二乘法
当对真实世界数据建模进行回归分析时,我们观察到模型的方程很少是给出线性图的线性方程。 大多数情况下,现实世界数据模型的方程式涉及更高程
3 R语言二项分布
二项分布模型用来处理在一系列实验中只发现两个可能结果的事件的成功概率。 例如,掷硬币总是两种结果:正面或反面。使用二项式分布估算在重复
4 R语言开发环境安装配置
本节我们来学习如何在各个平台上安装和配置R语言开发环境。
Windows安装您可以从R-3.4.1 for Windows(32/64位)下载Windows的Windows安装程序版本,并将其保存在
5 R语言在现实中的应用
R语言在现实中的应用有哪些?主要有以下几种 -
1.数据科学“哈佛商业评论”将数据科学家命名为“21世纪最性感的工作”。 Glassdoor将其命名为2016年
6 R语言基础语法
学习一个新编程语言的惯例是什么?,当然是编写一个“Hello,World!”,下面我们将演示如何使用R编程编写一个“Hello,World!”程序。根据需要,您
7 R语言平均值,中位数和众数
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果
8 R语言连接数据库(MySQL)
关系数据库系统中的数据是以规范化格式存储的。 所以,为了进行统计计算,我们需要非常高级和复杂的SQL查询。但是R可以很容易地连接到许多关系数
9 R语言Web数据
许多网站为用户提供一些公开的数据。 例如,世界卫生组织(WHO)以CSV,txt和XML文件的形式提供关于健康和医疗信息的报告。 使用R程序,我们可以从这些
10 R语言卡方检验
卡方检验是一种统计方法,用于确定两个分类变量之间是否具有显着的相关性。 这些变量应该来自相同的人口,它们应该是分类的,如 - 是/否,男/女