自选数据利用R语言完成基本统计分析:描述性统计分析(集中趋势,离散趋势,分布形状)、频数分析(分类变量:一维)列联分析(二维,三维:交叉频数(频率),边缘频数和频率,边缘频率及频数(和))、相关性分析(协方差、相关系数(两个变量,多个变量)及检验(两个变量,多个变量))、独立性检验(卡方检验,Fisher检验)t检验(独立样本、非独立样本)等。
时间: 2024-01-22 22:02:03 浏览: 10
好的,我可以为您提供一些更详细的 R 代码来完成这些统计分析。
假设我们有一个名为 data 的数据集,包含了身高、体重、性别、年龄等信息。
```R
# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 描述性统计分析
summary(data$height) # 集中趋势、离散趋势、分布形状
sd(data$weight) # 标准差
quantile(data$age, c(0.25, 0.5, 0.75)) # 四分位数
# 频数分析
table(data$gender) # 分类变量频数分析
# 二维列联分析
table(data$gender, data$age_group) # 二维列联分析
prop.table(table(data$gender, data$age_group), 1) # 行边缘频率
prop.table(table(data$gender, data$age_group), 2) # 列边缘频率
addmargins(table(data$gender, data$age_group)) # 频数和
# 相关性分析
cor(data[, c("height", "weight", "age")]) # 两个或多个变量的相关系数
cor.test(data$height, data$weight) # 两个变量的相关性检验
# 独立性检验
chisq.test(data$gender, data$age_group) # 卡方检验
t.test(data$height ~ data$gender) # t检验
t.test(data$height, data$weight, paired = TRUE) # 非独立样本t检验
```
以上是一些基本的 R 代码,您可以根据自己的数据集和需求进行修改和补充。希望对您有帮助!