R语言summary
时间: 2023-10-02 19:07:49 浏览: 164
R语言的`summary`函数是用于生成数据框或向量的摘要统计信息的函数。它提供了关于数据的基本统计指标,如最小值、最大值、中位数、均值、四分位数和极值等。
对于数据框,`summary`函数会为每个数值变量生成统计摘要,并为每个因子变量生成频数和唯一值数量。对于向量,它会提供与数据框类似的统计信息。
下面是一个使用`summary`函数的示例:
```R
# 创建一个数据框
data <- data.frame(
x = c(1, 2, 3, 4,
相关问题
r语言 summary
在R语言中,summary函数是一个非常有用的工具,可以帮助我们查看模型的汇总统计信息。无论是简单的线性回归模型还是复杂的统计模型,summary函数都能提供模型的各种统计指标,帮助我们理解和解释模型的结果。通过访问summary对象的成分,我们还可以获取特定统计信息,以便进一步分析模型。
以下是一个使用summary函数的例子:
```R
# 创建一个简单的线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 查看模型的汇总统计信息
summary(model)
```
输出结果如下:
```
Call:
lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.5432 -2.3647 -0.1252 1.4096 6.8727
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 37.2851 1.8776 19.858 < 2e-16 ***
wt -5.3445 0.5591 -9.559 1.29e-10 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7528, Adjusted R-squared: 0.7446
F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF, p-value: 1.294e-10
```
从输出结果中,我们可以看到模型的各种统计指标,包括残差、系数、标准误差、t值、p值、残差标准误等。这些指标可以帮助我们理解和解释模型的结果。
r语言summary
在R语言中,使用summary()函数可以获取描述性统计量以及其他统计信息。该函数可以提供最小值、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等。
使用summary()函数的结果可以用于解读数据的统计特征。例如,可以通过P值与预设的显著性水平(一般为0.05)进行比较来判断解释变量的显著性。在进行显著性检验时,原假设是该系数显著为0;若P值小于0.05,则可以拒绝原假设,即对应的变量显著不为0。在提供的引用中,可以看到Month、RecentVal4和RecentVal8被认为在P值为0.05的水平下显著不为0,通过显著性检验。而Intercept的P值为0.26714,不显著。
此外,还可以使用summary()函数计算多个评估指标,如Multiple R-squared和Adjusted R-squared。Multiple R-squared表示回归模型可以解释的总变异程度,数值范围在0到1之间,越接近1表示模型解释的变异程度越高。Adjusted R-squared是对Multiple R-squared的修正,考虑了自变量个数对模型解释能力的影响,可以用于比较不同模型之间的拟合优度。
综上所述,summary()函数在R语言中用于获取描述性统计量和进行统计推断,可以帮助我们了解数据的分布特征和变量的显著性,同时还可以计算多个评估指标来评估模型的拟合程度。