R-基本统计分析--描述性统计分析

时间: 2023-09-16 19:09:08 浏览: 63
描述性统计分析是一种通过数学和图形方法来总结和描述数据特征的方法。它可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势、离散程度和异常值等重要信息。R语言提供了丰富的函数和包来进行描述性统计分析,下面是一些常用的函数和包: 1. summary():可以对向量、矩阵、数组和数据框进行快速的统计汇总,包括最小值、最大值、中位数、均值、标准差等。 2. mean():计算向量、矩阵、数组和数据框的均值。 3. median():计算向量、矩阵、数组和数据框的中位数。 4. sd():计算向量、矩阵、数组和数据框的标准差。 5. var():计算向量、矩阵、数组和数据框的方差。 6. quantile():计算向量、矩阵、数组和数据框的分位数。 7. ggplot2包:可以用来绘制各种类型的图形,包括箱线图、散点图、直方图等,用于可视化数据的分布和趋势。 8. psych包:提供了一系列函数,用于进行因子分析、信度分析、多元统计分析等。 9. dplyr包:提供了一些用于数据清洗、变换和汇总的函数,可以方便地对数据进行预处理。 以上是一些常用的R函数和包,可以帮助我们进行基本的描述性统计分析。
相关问题

R语言实战-统计分析基础-描述性统计4-psych-describe

“psych”包是R语言中一个非常流行的统计分析包,其中包含了丰富的描述性统计分析函数,其中“describe”函数可以用来生成数据集的基本统计数据,如均值、标准差、最小值、最大值等。下面是一个使用“psych”包中的“describe”函数进行描述性统计分析的示例: 首先,我们需要安装并加载“psych”包: ```r install.packages("psych") library(psych) ``` 然后,我们可以使用“describe”函数来生成数据集的描述性统计数据,例如: ```r data(mtcars) # 载入自带数据集mtcars describe(mtcars) ``` 输出结果如下: ``` vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se mpg 1 32 20.09 6.03 19.20 19.70 5.41 10.40 33.90 23.50 0.61 -0.37 1.07 cyl 2 32 6.19 1.79 6.00 6.00 1.48 4.00 8.00 4.00 -0.17 -1.76 0.32 disp 3 32 230.72 123.94 196.30 218.05 140.48 71.10 472.00 400.90 0.39 -1.17 21.87 hp 4 32 146.69 68.56 123.00 138.87 63.31 52.00 335.00 283.00 0.73 0.28 12.14 drat 5 32 3.60 0.53 3.70 3.61 0.47 2.76 4.93 2.17 0.27 -0.78 0.09 wt 6 32 3.22 0.98 3.33 3.15 0.77 1.51 5.42 3.91 0.42 -0.02 0.17 qsec 7 32 19.85 1.79 19.00 19.79 1.42 14.50 22.90 8.40 0.37 0.15 0.32 vs 8 32 0.44 0.50 0.00 0.43 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 -2.00 0.09 am 9 32 0.41 0.50 0.00 0.40 0.00 0.00 1.00 1.00 0.36 -1.92 0.09 gear 10 32 3.69 0.74 4.00 3.65 0.00 3.00 5.00 2.00 0.53 -1.07 0.13 carb 11 32 2.81 1.62 2.00 2.81 1.48 1.00 8.00 7.00 1.02 1.05 0.29 ``` 其中,“vars”表示变量的编号,“n”表示样本量,“mean”表示平均值,“sd”表示标准差,“median”表示中位数,“trimmed”表示去除异常值后的平均值,“mad”表示中位数绝对偏差,“min”表示最小值,“max”表示最大值,“range”表示极差,“skew”表示偏度,“kurtosis”表示峰度,“se”表示标准误。 需要注意的是,“describe”函数只适用于数值型变量,对于非数值型变量需要使用其他函数进行描述性统计分析。

R语言描述性统计分析代码

以下是R语言中进行描述性统计分析的几种常用方法和函数: 1. 使用summary()函数进行基本描述统计: ```R summary(data1$var1) ``` 2. 使用Hmisc包中的describe()函数进行详细描述统计: ```R library(Hmisc) describe(data1$var1) ``` 3. 使用pastecs包中的stat.desc()函数进行更多的描述统计: ```R library(pastecs) stat.desc(data, basic = TRUE, desc = TRUE, norm = FALSE, p = 0.95) ``` 其中,data是一个数据框,basic参数用于计算所有值、空值、缺失值的数量以及最小值、最大值、值域等基本统计量;desc参数用于计算中位数、平均数、标准误、置信区间、方差、标准差等详细统计量;norm参数用于返回正态分布统计量,如偏度、峰度和Shapiro-Wilk正态检验结果;p参数用于计算平均数的置信区间,默认为0.95。 4. 使用psych包中的describe()函数进行描述统计: ```R library(psych) describe(data1$var1) ``` 5. 使用doBy包中的summaryBy()函数进行分组描述统计: ```R library(doBy) summaryBy(var1 ~ group, data = data1, FUN = c(mean, sd, min, max)) ``` 其中,var1是要进行描述统计的变量,group是分组变量,data是数据框,FUN参数用于指定要计算的统计量,如平均值(mean)、标准差(sd)、最小值(min)和最大值(max)等。

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