summary（）函数作用

### 回答1：
summary()函数用于生成数据的基本统计摘要，包括最小值、最大值、中位数、平均值、标准差等。它可以用于数值型数据和因子型数据。对于因子型数据，它会显示每个因子水平的频数和百分比。该函数适用于探索性数据分析和数据预处理。

### 回答2：
summary()函数用于生成数据集的摘要统计信息。它可以提供数据的基本描述、中心趋势、分布情况等重要统计指标，帮助用户快速了解数据的整体特征。

summary()函数的输出包括以下统计指标：

1. 最小值（Min）和最大值（Max）：给出数据集的最小和最大观测值，反映了数据的取值范围。

2. 中位数（Median）：将数据集按大小排序后，位于中间位置的观测值，用于衡量数据集的中心趋势。

3. 平均值（Mean）：所有观测值的总和除以观测值的数量，用于表示数据集的中心位置。

4. 四分位数（Quartiles）：将排序后数据分为四等分的观测值，包括下四分位数（Q1，即在25%处）和上四分位数（Q3，即在75%处），用于了解数据的分布情况。

5. 标准差（Standard Deviation）：反映数据的离散度或变异程度，测量数据与其平均值的偏离程度。标准差较大则表示数据分散程度较高，反之较小。

通过使用summary()函数，我们可以迅速获取数据集的基本统计信息，并对数据的分布和变异情况有初步了解。这些统计指标能够帮助分析人员进行数据预处理、异常值检测、数据可视化等后续分析工作，为数据挖掘和决策提供重要依据。

### 回答3：
summary()函数是用来对一段文本进行摘要或总结的功能。它可以对较长的文本进行处理，自动提取出其中最关键的信息，并以简洁、精炼的方式呈现。

使用summary()函数可以有效地减少文本的长度，去除冗余的信息，提取出重要的主题和关键词，使得读者能够在短时间内了解整个文本的内容和要点。

为了实现这一功能，summary()函数通常会使用一些文本处理技术，如自然语言处理和机器学习算法。它会分析文本中的词语、句子和段落的频率、重要性和相关性，从而确定出哪些内容是最值得关注的。

summary()函数的应用领域非常广泛。在新闻报道、论文摘要、产品评论、社交媒体分析等场景中，它都有着重要的作用。通过使用summary()函数，可以节省大量时间和精力，快速了解大量文本的核心内容，帮助人们更好地进行信息筛选和决策。

总之，summary()函数的作用是对文本进行摘要或总结，提取出关键信息，并以简洁、精炼的方式呈现，帮助人们更高效地理解信息内容。