1.自选数据利用R语言完成基本统计分析:描述性统计分析(集中趋势,离散趋势,分布形状)、频数分析(分类变量:一维)列联分析(二维,三维:交叉频数(频率),边缘频数和频率,边缘频率及频数(和))、相关性分析(协方差、相关系数(两个变量,多个变量)及检验(两个变量,多个变量))、独立性检验(卡方检验,Fisher检验)t检验(独立样本、非独立样本)等。
时间: 2024-01-21 13:02:57 浏览: 254
好的,我可以为您提供一个示例数据集,并演示如何使用R语言进行基本统计分析。假设我们有一个有关顾客购买行为的数据集,包括以下变量:年龄、性别、购买金额、购买时间等。
1. 描述性统计分析
我们可以使用下列R代码来计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标,并绘制数据的分布形状图。
```R
#导入数据集
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
#计算均值、中位数、标准差等统计指标
mean(data$purchase_amount)
median(data$purchase_amount)
sd(data$purchase_amount)
#绘制数据的分布形状图
hist(data$purchase_amount, main = "Histogram of Purchase Amounts", xlab = "Amount")
```
2. 频数分析
我们可以使用下列R代码来计算分类变量的频数和频率。
```R
#计算性别变量的频数和频率
table(data$gender)
prop.table(table(data$gender))
```
3. 列联分析
我们可以使用下列R代码来计算交叉频数、边缘频数和频率、边缘频率及频数(和)等。
```R
#计算年龄和性别两个变量的交叉频数
xtabs(~age + gender, data = data)
#计算年龄和性别两个变量的边缘频数
margin.table(xtabs(~age + gender, data = data), 1)
margin.table(xtabs(~age + gender, data = data), 2)
#计算年龄和性别两个变量的边缘频率及频数(和)
prop.table(xtabs(~age + gender, data = data))
addmargins(prop.table(xtabs(~age + gender, data = data)))
```
4. 相关性分析
我们可以使用下列R代码来计算协方差和相关系数,并进行相关性检验。
```R
#计算购买金额和购买时间两个变量的协方差和相关系数
cov(data$purchase_amount, data$purchase_time)
cor(data$purchase_amount, data$purchase_time)
#进行购买金额和购买时间两个变量的相关性检验
cor.test(data$purchase_amount, data$purchase_time)
```
5. 独立性检验
我们可以使用下列R代码来进行卡方检验和Fisher检验。
```R
#进行性别和购买时间两个变量的卡方检验
chisq.test(data$gender, data$purchase_time)
#进行性别和购买时间两个变量的Fisher检验
fisher.test(data$gender, data$purchase_time)
```
6. t检验
我们可以使用下列R代码来进行独立样本t检验和非独立样本t检验。
```R
#进行性别和购买金额两个变量的独立样本t检验
t.test(data$purchase_amount ~ data$gender)
#进行购买金额和购买时间两个变量的非独立样本t检验
t.test(data$purchase_amount, data$purchase_time, paired = TRUE)
```
以上就是利用R语言进行基本统计分析的示例。希望能对您有所帮助。
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