r语言查看概要summary

在R语言中，`summary()` 函数可以用来获取数据框（data frame）或向量等对象的概要统计信息。当你对一个数据集或模型对象使用`summary()`函数时，它会返回不同类型的信息，具体取决于对象的类型。

对于数据框（data frame），`summary()` 函数会为每一列提供一个概要，包括连续变量的最小值、第一四分位数、中位数、平均值、第三四分位数、最大值，以及分类变量的频数表。

例如，假设我们有一个名为`mtcars`的数据框，这是R语言内置的一个数据集，包含了32种汽车的11个变量。使用`summary()`函数查看其概要如下：

summary(mtcars)

这将返回`mtcars`数据集中每一列的概要统计信息。对于数值型变量，它会提供常见的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）以及平均值；对于因子型变量（factor），则会显示每个水平的频数和比例。

对于线性模型（lm）对象，`summary()`函数将返回模型的详细结果，包括系数估计、标准误差、t值、p值等统计信息，这些都是评估模型和变量显著性的重要指标。

例如，拟合一个线性模型并查看其概要：

fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
summary(fit)

这将返回关于模型`fit`的详细概要，包括系数估计的值、标准误差、t值、p值等。

相关问题

R的summary 函数

R语言的`summary()`函数是一个非常强大的工具，它主要用于总结和概括数据集的基本信息，包括描述性统计量，如均值、中位数、范围、频率等。对于数值型数据，它通常会计算这些统计值；对于分类数据，它可能提供计数和百分比。

1. 对于数值数据（如`_R语言基础-统计函数(示例代码)`[^1]），`summary()`应用于连续变量，例如：

   # 假设有一个名为df的数据框，包含一列数值变量x
   summary(df$x)

这将返回该列的统计数据，如平均值、中位数、最小值、最大值等。

2. 对于复杂模型对象（如混合效应模型`lme()`[^2]），`summary.lme()`函数用于获取模型的结果概要，包括固定效应和随机效应的统计摘要，以及一些模型诊断信息。例如：

   model <- lmer(y ~ x + (1 | group), data = df)
   summary(model)

如果设置了参数`use cooks.distance = TRUE`，则会显示每个观察点的Cook's距离，这对于检测异常值和多重共线性很有帮助。

R语言airquality

`airquality` 是一个 R 语言中自带的数据集，它记录了纽约市在 1973 年 5 月至 9 月期间每天的空气质量指标。这个数据集包含了五个变量：

- Ozone：臭氧浓度（ppb）
- Solar.R：太阳辐射量（lang）
- Wind：风速（mph）
- Temp：气温（华氏度）
- Month：月份（5-9）

你可以使用以下代码来加载这个数据集：

data(airquality)

然后可以使用 `summary()` 函数来查看数据集的概要信息：

summary(airquality)

这个函数会输出各个变量的一些统计信息，如最小值、最大值、中位数、平均数等等。你也可以使用其他函数来对数据进行分析和可视化。