用r语言自己编写一个函数,求数据y=(y1,y2,...,yn)的均值、标准差、偏度与峰度，实现自定义函数的调用

Okay，我来试试看，以下是 R 语言的函数代码：

statistics <- function(data){
  mean <- mean(data)
  sd <- sd(data)
  skewness <- sum((data-mean)^3)/((length(data)-1)*sd^3)
  kurtosis <- sum((data-mean)^4)/((length(data)-1)*sd^4) - 3
  return(c(mean=mean, sd=sd, skewness=skewness, kurtosis=kurtosis))
}

你可以将数据作为参数传递到这个函数中，例如：

data <- c(1, 2, 3, 4, 5)
statistics(data)

这将返回数据的均值、标准差、偏度和峰度。请记得将正确的数据作为函数参数传递到函数中。

相关问题

自己编写一个函数,求数据y=(y1,y2,...,yn)的均值、标准差、偏度与峰度，实现自定义函数的调用

好的，这是一个比较简单的统计学问题。以下是这个函数的完整代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

def stat_info(y):
    # 计算均值、标准差
    mean = np.mean(y)
    std = np.std(y)

    # 计算偏度和峰度
    skewness = skew(y)
    kurt = kurtosis(y)

    # 返回结果
    return mean, std, skewness, kurt

你可以将这段代码插入你的项目中，然后像下面这样调用它：

y = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, std, skewness, kurt = stat_info(y)
print("均值：", mean)
print("标准差：", std)
print("偏度：", skewness)
print("峰度：", kurt)

这将打印出：

均值： 3.0
标准差： 1.4142135623730951
偏度： 0.0
峰度： -1.3

希望这个函数对你有所帮助！

R语言自己编写一个函数，求数据y=(y1,y2,…,yn)的均值，标准差，极差和变异系数。

在R语言中，你可以通过内置的统计函数来计算一组数值(y1, y2, ..., yn)的均值、标准差、极差以及变异系数。以下是创建一个自定义函数来完成这些计算：

# 创建一个名为custom_stats的函数
custom_stats <- function(data_y) {
  # 计算均值
  mean_value <- mean(data_y)
  
  # 计算标准差
  sd_value <- sd(data_y)
  
  # 计算极差（最大值减去最小值）
  range_value <- max(data_y) - min(data_y)
  
  # 计算变异系数（标准差除以均值）
  cv_value <- sd_value / mean_value
  
  # 返回一个列表包含所有结果
  list(mean = mean_value, sd = sd_value, range = range_value, cv = cv_value)
}

# 使用示例
y_values <- c(10, 20, 30, 40, 50)  # 假设这是你的数据
result <- custom_stats(y_values)
print(result)
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