r语言描述性统计量代码

时间: 2023-09-05 08:00:35 浏览: 101
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的功能和包,可以方便地计算和描述数据的各种统计量。 以下是R语言常用的描述性统计量代码示例: 1. 均值(mean): ``` mean(data) ``` 其中,data为数据向量或数据框。 2. 中位数(median): ``` median(data) ``` 3. 众数(mode): ``` Mode <- function(x) { u <- unique(x) u[which.max(tabulate(match(x, u)))] } Mode(data) ``` 4. 方差(variance): ``` var(data) ``` 5. 标准差(standard deviation): ``` sd(data) ``` 6. 四分位数(quantiles): ``` quantile(data, probs = c(0.25, 0.5, 0.75)) ``` 7. 极差(range): ``` range(data) ``` 8. 最小值(minimum): ``` min(data) ``` 9. 最大值(maximum): ``` max(data) ``` 10. 偏度(skewness): ``` library(e1071) skewness(data) ``` 11. 峰度(kurtosis): ``` library(e1071) kurtosis(data) ``` 以上代码可以根据需要自行调整和适配数据类型,用于计算和描述数据的各种统计量。
相关问题

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。

写一段R语言问题分析代码

当然,我可以帮您回答一些技术问题。以下是一段R语言问题分析代码示例: ``` # 加载数据 data <- read.csv("data.csv") # 数据探索 summary(data) hist(data$age) # 描述性统计 mean(data$income) sd(data$income) quantile(data$income) # 相关性分析 cor(data$income, data$age) cor.test(data$income, data$age) # 回归分析 model <- lm(income ~ age + education, data = data) summary(model) anova(model) ``` 这段代码可以用来探索一个数据集,进行描述性统计、相相关性分析和回归分析等常见的数据分析操作。其中,read.csv()函数用于读取csv文件,summary()函数可以输出数据的基本统计量,cor()和cor.test()函数用于计算变量之间的相关性,lm()函数用于拟合一个线性回归模型。这些函数和操作可以根据实际数据和分析需求进行调整和扩展。

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