r语言描述性统计怎么写
时间: 2023-08-30 18:11:16 浏览: 50
在 R 语言中,可以使用多种函数来进行描述性统计分析。以下是常见的一些函数及其用法:
1. summary(): 对向量、矩阵、数据框等对象进行概要统计描述,包括最小值、最大值、中位数、平均数、四分位数等。
```R
# 对向量 x 进行概要统计描述
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
summary(x)
```
2. mean(): 计算向量或数值型变量的平均值。
```R
# 计算向量 x 的平均值
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
mean(x)
```
3. median(): 计算向量或数值型变量的中位数。
```R
# 计算向量 x 的中位数
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
median(x)
```
4. sd(): 计算向量或数值型变量的标准差。
```R
# 计算向量 x 的标准差
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
sd(x)
```
5. var(): 计算向量或数值型变量的方差。
```R
# 计算向量 x 的方差
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
var(x)
```
6. quantile(): 计算向量或数值型变量的分位数。
```R
# 计算向量 x 的五分位数
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
quantile(x, probs = 0.2)
```
7. table(): 对向量或因子变量进行频数统计。
```R
# 对因子变量 f 进行频数统计
f <- factor(c("A", "B", "B", "C", "C", "C"))
table(f)
```
以上是常用的 R 语言描述性统计函数,你可以根据具体分析需求选择不同的函数进行分析。