r语言中summary函数运行以后可以查看到那些东西
时间: 2024-01-27 21:02:59 浏览: 25
在R语言中,`summary()`函数一般用于查看数据的基本统计信息,包括:
- 最小值(Minimum)
- 第一四分位数(1st Qu.)
- 中位数(Median)
- 平均数(Mean)
- 第三四分位数(3rd Qu.)
- 最大值(Maximum)
例如,对于一组数字向量`x`,可以使用`summary()`函数查看其基本统计信息:
```R
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
summary(x)
```
运行结果为:
```
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.00 2.00 3.00 3.00 4.00 5.00
```
可以看到,`summary()`函数返回了最小值、第一四分位数、中位数、平均数、第三四分位数以及最大值。需要注意的是,如果向量中有缺失值,`summary()`函数会自动忽略缺失值并给出有效值的基本统计信息。
相关问题
r语言summary()函数
summary()函数是R语言中一个非常常用的函数,它用于生成数据框或向量的摘要统计信息。该函数可以提供数据的最小值、最大值、中位数、均值、四分位数等统计指标。同时,它还可以计算因子变量的频数和因子水平的个数。
使用summary()函数时,可以将数据框或向量作为参数传入,然后该函数会返回一个包含各种统计信息的摘要结果。对于数值型变量,摘要结果会包括最小值、最大值、中位数、均值和四分位数;对于因子变量,摘要结果会包括每个因子水平的频数和因子水平的个数。
下面是一个使用summary()函数的示例:
```
# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 使用summary()函数生成摘要统计信息
summary(x)
```
运行上述代码后,会得到以下输出:
```
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.00 2.00 3.00 3.00 4.00 5.00
```
这个输出显示了向量x的最小值、第一四分位数、中位数、均值、第三四分位数和最大值。
在R语言中,怎么使用asrules函数,运行结果怎么解释
在R语言中,asrules函数是用于将关联规则转换为易于理解和解释的形式。该函数是在arules包中定义的,需要先安装并加载该包。
使用asrules函数的语法如下:
```
asrules(x, measure = "support", appearance = c("rhs", "both"), sort = NULL, decreasing = FALSE, head = NULL)
```
其中,参数x是一个关联规则对象,可以使用apriori函数或eclat函数生成;参数measure指定用于排序的度量,常用的有支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(lift)等;参数appearance指定输出规则的形式,包括只输出右手边(rhs)的项集、同时输出左右两侧(both)的项集;参数sort和decreasing用于对规则排序;参数head指定输出头部的规则数量。
运行asrules函数后,会得到一个规则列表,其中每个规则包括了左右两侧的项集、度量值等信息。你可以通过打印这个列表,或者使用summary函数进行摘要统计,来查看规则的具体信息和度量结果。
例如,假设我们有一个频繁项集对象frequentItemsets,使用apriori函数生成,我们想将其转换为关联规则并输出前10条规则,可以使用以下代码:
```
library(arules)
rules <- asrules(apriori(frequentItemsets, parameter=list(support=0.1, confidence=0.5)))
summary(rules, measure="lift", topN=10)
```
运行结果会显示前10条规则的左右两侧项集、支持度、置信度、提升度等信息。你可以根据需要解释这些信息,来理解规则的含义和作用。