R的summary 函数

R语言的`summary()`函数是一个非常强大的工具，它主要用于总结和概括数据集的基本信息，包括描述性统计量，如均值、中位数、范围、频率等。对于数值型数据，它通常会计算这些统计值；对于分类数据，它可能提供计数和百分比。

1. 对于数值数据（如`_R语言基础-统计函数(示例代码)`[^1]），`summary()`应用于连续变量，例如：

   # 假设有一个名为df的数据框，包含一列数值变量x
   summary(df$x)

这将返回该列的统计数据，如平均值、中位数、最小值、最大值等。

2. 对于复杂模型对象（如混合效应模型`lme()`[^2]），`summary.lme()`函数用于获取模型的结果概要，包括固定效应和随机效应的统计摘要，以及一些模型诊断信息。例如：

   model <- lmer(y ~ x + (1 | group), data = df)
   summary(model)

如果设置了参数`use cooks.distance = TRUE`，则会显示每个观察点的Cook's距离，这对于检测异常值和多重共线性很有帮助。

相关问题

r语言 summary函数

R语言中的summary函数是一个非常常用的函数，它可以提供有关给定数据的统计摘要信息。根据引用中的说明，虽然在R环境中有多个summary函数，但它们针对的是不同类型的数据结构，因此可以将它们视为同一个函数。我们可以使用summary函数来获得数据的最小值、最大值、中位数、均值以及四分位数等统计信息。通过这些信息，我们可以更好地了解数据的分布和特征。

根据引用中的建议，对于特定函数的用法，我们可以查看函数的帮助文档。这是一种正确学习R语言的方法。对于summary函数，我们可以通过输入"?summary"来查看其帮助文档，并了解其各种参数和用法示例。

总结来说，R语言中的summary函数可以提供给定数据的统计摘要信息，帮助我们更好地理解数据的特征和分布。可以通过查看函数的帮助文档来了解更多关于summary函数的用法和参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何正确使用R语言的函数——为什么有的模型结果不能使用summary函数查询？...](https://blog.csdn.net/weixin_54000907/article/details/126066802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

r语言summary函数

在R语言中，summary()函数用于对数据框或向量进行摘要统计。函数会返回每列数据的样本数量、平均值、中位数、最小值、最大值和四分位数等统计信息。下面是一个示例：

# 创建一个数据框
data <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Emily"),
  age = c(25, 30, 35, 40, 45),
  weight = c(60, 70, 80, 90, 100)
)

# 对数据框进行摘要统计
summary(data)

输出结果如下：

      name            age            weight     
 Alice  :1   Min.   :25.00   Min.   : 60.0  
 Bob    :1   1st Qu.:30.00   1st Qu.: 70.0  
 Charlie:1   Median :35.00   Median : 80.0  
 David  :1   Mean   :35.00   Mean   : 80.0  
 Emily  :1   3rd Qu.:40.00   3rd Qu.: 90.0  
             Max.   :45.00   Max.   :100.0

可以看到，函数返回了数据框每列数据的基本统计信息。其中，第一列的name是字符型变量，因此只显示了样本数量。第二、三列的age和weight是数值型变量，因此显示了最小值、最大值、平均值、中位数和四分位数等信息。