R语言自定义求最大/小值和平均值函数

可以使用以下代码定义自定义函数：

#定义一个求最大值的函数
max_func <- function(x){
max_val <- max(x)
return(max_val)
}

#定义一个求最小值的函数
min_func <- function(x){
min_val <- min(x)
return(min_val)
}

#定义一个求平均值的函数
avg_func <- function(x){
avg_val <- mean(x)
return(avg_val)
}

在使用时，只需要传入需要求解的向量即可，比如：

x <- c(1,2,3,4,5)
max_func(x) # 输出 5
min_func(x) # 输出 1
avg_func(x) # 输出 3

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R语言自定义函数求中位数

在R语言中，你可以通过自定义函数轻松计算一组数值的中位数。中位数是一组数据中间值，当数据有奇数个时，它是中间的那个数；当数据有偶数个时，中位数则是中间两个数的平均值。下面是一个简单的例子，展示了如何创建一个名为`median_custom`的自定义函数来计算中位数：

# 自定义函数 median_custom
median_custom <- function(numbers) {
  # 首先对数据进行排序
  sorted_numbers <- sort(numbers)
  
  # 计算长度
  n <- length(sorted_numbers)

  # 判断元素的奇偶性
  if (n %% 2 == 0) {
    # 偶数个，取中间两个数的平均值
    median_value <-1:(n/2)])
  } else {
    # 奇数个，直接取中间那个数
    median_value <- sorted_numbers[n %% 2]
  }
  
  return(median_value)
}

# 测试函数
example_data <- c(5, 2, 9, 7, 4, 6)
median_example <- median_custom(example_data)
cat("给定数据集的中位数是:", median_example, "\n")

R语言 自定义一个函数； • 异常处理（非数值型、仅一个数据） • 初始化一个向量 • 求该向量的平均值 • 求总平方和 • 计算标准差 • 返回值

下面是一个示例代码，其中包含了对异常值的处理、向量的初始化、平均值、总平方和和标准差的计算，并返回计算结果：

# 自定义函数，参数为向量x
my_function <- function(x) {
  
  # 异常处理，如果x不是数值类型或只有一个数据，则返回错误信息
  if (!is.numeric(x) || length(x) < 2) {
    stop("Input must be a numeric vector with at least 2 elements")
  }
  
  # 向量的初始化
  n <- length(x)
  sum_x <- sum(x)
  sum_x_squared <- sum(x^2)
  
  # 计算平均值
  mean_x <- sum_x / n
  
  # 计算总平方和
  total_ss <- sum_x_squared - n*mean_x^2
  
  # 计算标准差
  sd_x <- sqrt(total_ss / (n-1))
  
  # 返回计算结果
  return(list(mean = mean_x, total_ss = total_ss, sd = sd_x))
}

# 测试函数
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
result <- my_function(x)
result

运行结果如下：

$mean
[1] 3

$total_ss
[1] 10

$sd
[1] 1.581139

说明平均值为3，总平方和为10，标准差为1.58。