r语言summary函数的用法

R语言中的summary()函数用于生成数据的基本描述性统计信息，如最小值、最大值、中位数、平均值、四分位数等等。

用法如下：

summary(x)

其中，x为需要进行描述性统计的数据。可以是向量、矩阵、数据框等数据结构。

示例：

# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 使用summary()函数计算基本描述性统计信息
summary(x)

输出结果：

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  1.000   2.000   3.000   3.000   4.000   5.000 

可以看到，函数输出了向量x的最小值、第一四分位数、中位数、平均值、第三四分位数和最大值。

相关问题

r语言glm函数用法

在R语言中，`glm()`函数（Generalized Linear Models）是一个非常强大的工具，用于拟合各种类型的线性和非线性回归模型，包括经典的线性回归、逻辑回归（Binary Logistic Regression）、泊松回归（Poisson Regression）以及更复杂的模型。它广泛应用于统计建模和机器学习领域。

`glm()`函数的一般语法如下：

fit <- glm(formula, data, family = ..., weights = ..., subset = ..., na.action = ...)

其中：

- `formula`: 表达式的左面是响应变量，右面是解释变量，形式为`y ~ predictors`。例如，对于二元逻辑回归，公式可能是`response ~ predictor1 + predictor2`。

- `data`: 包含变量的数据框。

- `family`: 指定分布家族，比如`family="binomial"`用于逻辑回归，`family="poisson"`用于泊松回归。还可以设置其他分布，如`gaussian`（默认，用于线性回归）。

- `weights`：如果有的话，可以提供观测权重，每个样本的重要性。

- `subset`：选择数据的一部分进行建模。

- `na.action`：处理缺失值的方式，默认是删除含有NA值的行。

建立模型后，你可以通过`summary(fit)`获得模型摘要，包含了系数、标准误差、t值、p值等信息。同时，可以使用`predict(fit, newdata = your_data, type = "response")`对新的数据进行预测。

R语言AFcoxph函数用法

AFcoxph函数是R语言中survival包中的一个函数，用于拟合加速失效模型（Accelerated Failure Time Model）。

该函数的用法如下：
AFcoxph(formula, data, dist = "weibull", link = "log", control = coxph.control(), ...)

参数说明：
- formula：指定模型的公式，通常使用Surv(time, event)来表示生存时间和事件发生情况。
- data：数据集，包含了模型中使用的变量。
- dist：指定加速失效模型的分布类型，默认为"Weibull"分布，也可以选择"exponential"、"lognormal"等。
- link：指定加速失效模型的链接函数，默认为"log"链接函数，也可以选择"identity"、"logit"等。
- control：控制参数，用于设置模型的优化算法和收敛准则等。
- ...：其他参数，用于进一步调整模型的设置。

该函数返回一个coxph对象，可以使用summary()函数查看模型的摘要信息，也可以使用predict()函数进行预测。