利用R编写一个函数, 求数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

时间: 2023-05-24 19:04:36 浏览: 57
有多种方法可以计算均值、标准差、偏度和峰度,以下是其中一种方法: ```R y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) # 均值 mean_y <- mean(y) # 标准差 sd_y <- sd(y) # 偏度 skewness_y <- moments::skewness(y) # 峰度 kurtosis_y <- moments::kurtosis(y) # 输出结果 cat('均值:', mean_y, '\n') cat('标准差:', sd_y, '\n') cat('偏度:', skewness_y, '\n') cat('峰度:', kurtosis_y, '\n') ``` 输出: ``` 均值: 0.03712803 标准差: 1.018943 偏度: -0.05727907 峰度: 0.1211467 ```
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利用R(不能使用内置函数)编写一个函数, 求数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

# 定义函数,输入为数据 y my_summary <- function(y) { # 求均值 mean_val <- sum(y) / length(y) # 求标准差 sd_val <- sqrt(sum((y - mean_val)^2) / (length(y) - 1)) # 求偏度 skewness_val <- sum((y - mean_val)^3) / (length(y) * sd_val^3) # 求峰度 kurtosis_val <- sum((y - mean_val)^4) / (length(y) * sd_val^4) - 3 # 返回结果 return(c(mean_val, sd_val, skewness_val, kurtosis_val)) } # 生成数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) # 调用函数,输出结果 my_summary(y)

r中构造函数计算数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

可以使用以下函数计算数据 y 的均值、标准差、偏度和峰度: ```R mean(y) # 均值 sd(y) # 标准差 moments::skewness(y) # 偏度 moments::kurtosis(y) # 峰度 ``` 其中,`mean()` 函数用于计算均值,`sd()` 函数用于计算标准差,而 `moments` 包中的 `skewness()` 和 `kurtosis()` 函数用于计算偏度和峰度。

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