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  • R语言平均值和加权平均值

    千次阅读 2019-09-29 02:24:27
    > a=c(70,80,60) > mean(a) #平均值 [1] 70 > wt=c(3,3,4) > weighted.mean(a,wt) #加权平均值 [1] 69 转载于:https://www.cnblogs.com/jmlovepython/p/6909703.html
    > a=c(70,80,60)
    > mean(a)  #平均值
    [1] 70
    > wt=c(3,3,4) 
    > weighted.mean(a,wt) #加权平均值
    [1] 69

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/jmlovepython/p/6909703.html

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  • R语言平均值,中位数和众数 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。 我们在本章中讨论的是如何求平均值,...

    R语言平均值,中位数和众数

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的。这些函数大部分是R基础包的一部分。这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。

    我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数。下面将分别一个个演示和讲解 -

    1.平均值

    平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算。函数mean()用于在R中计算平均值。

    语法

    R中计算平均值的基本语法是 -
    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
    R
    以下是使用的参数的描述 -
        x - 是输入向量。
        trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
        na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    示例

    # Create a vector. 
    x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7)

    # Find Mean.
    result.mean <- mean(x)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] 10.812
    Shell

    1.1.应用修剪选项

    当提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值。

    例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。

    在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。

    # Create a vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

    # Find Mean.
    result.mean <-  mean(x,trim = 0.3)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
    [1] 5.55
    Shell

    1.2.应用NA选项

    如果缺少值,则平均函数返回NA。要从计算中删除缺少的值,请使用na.rm = TRUE。 这意味着删除NA值。参考以下示例代码 -
    # Create a vector. 
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA)

    # Find mean.
    result.mean <-  mean(x)
    print(result.mean)

    # Find mean dropping NA values.
    result.mean <-  mean(x,na.rm = TRUE)
    print(result.mean)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] NA
    [1] 8.22
    Shell

    2.中位数

    数据系列中的中间值被称为中位数。R中使用median()函数来计算中位数。

    语法

    R中计算位数的基本语法是 -
    median(x, na.rm = FALSE)
    R

    以下是使用的参数的描述 -
        x - 是输入向量。
        na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    示例
    # Create the vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

    # Find the median.
    median.result <- median(x)
    print(median.result)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -

    [1] 5.6
    Shell

    3.众数

    众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。

    R没有标准的内置函数来计算众数。因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出。

    示例
    # Create the function.
    getmode <- function(v) {
       uniqv <- unique(v)
       uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
    }

    # Create the vector with numbers.
    v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3)

    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(v)
    print(result)

    # Create the vector with characters.
    charv <- c("baidu.com","tmall.com","yiibai.com","qq.com","yiibai.com")

    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(charv)
    print(result)
    R

    当我们执行上述代码时,会产生以下结果 -
    [1] 2
    [1] "yiibai.com"

    转载于:https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586549.html

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  • R语言 平均值,中位数和模式

    千次阅读 2018-04-22 20:25:17
    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。...函数mean()用于在R语言中计算平均值。 语法 用于计算R中的平均值的基本语法是 - mean(x, trim = 0, na.rm = ...

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数,并给出结果。

    我们在本章中讨论的功能是平均值,中位数和模式。

    Mean平均值

    通过求出数据集的和再除以求和数的总量得到平均值

    函数mean()用于在R语言中计算平均值。

    语法

    用于计算R中的平均值的基本语法是 -

    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

    以下是所使用的参数的描述 -

    • x是输入向量。

    • trim用于从排序向量的两端丢弃一些观察结果。

    • na.rm用于从输入向量中删除缺失值。

    # Create a vector. 
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
    
    # Find Mean.
    result.mean <- mean(x)
    print(result.mean)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    [1] 8.22

    应用修剪选项

    当提供trim参数时,向量中的值被排序,然后从计算平均值中减去所需的观察值。

    当trim = 0.3时,来自每端的3个值将从计算中减去以找到均值。

    在这种情况下,排序的向量是(-21,-5,2,3,4.2,7,8,12,18,54),并且从用于计算平均值的向量中移除的值是(-21,-5,2) 从左边和(12,18,54)从右边。

    # Create a vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
    
    # Find Mean.
    result.mean <-  mean(x,trim = 0.3)
    print(result.mean)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    [1] 5.55

    应用NA选项

    如果有缺失值,则平均函数返回NA。

    要从计算中删除缺少的值,请使用na.rm = TRUE。 这意味着去除NA值。

    # Create a vector. 
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA)
    
    # Find mean.
    result.mean <-  mean(x)
    print(result.mean)
    
    # Find mean dropping NA values.
    result.mean <-  mean(x,na.rm = TRUE)
    print(result.mean)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    [1] NA
    [1] 8.22

    Median中位数

    数据系列中的最中间值称为中值。 在R语言中使用median()函数来计算此值。

    语法

    计算R语言中位数的基本语法是 -

    median(x, na.rm = FALSE)

    以下是所使用的参数的描述 -

    • x是输入向量。

    • na.rm用于从输入向量中删除缺失值。

    # Create the vector.
    x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)
    
    # Find the median.
    median.result <- median(x)
    print(median.result)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    [1] 5.6

    Mode模式

    模式是一组数据中出现次数最多的值。 Unike平均值和中位数,模式可以同时包含数字和字符数据。

    R语言没有标准的内置函数来计算模式。 因此,我们创建一个用户函数来计算R语言中的数据集的模式。该函数将向量作为输入,并将模式值作为输出。

    # Create the function.
    getmode <- function(v) {
       uniqv <- unique(v)
       uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
    }
    
    # Create the vector with numbers.
    v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3)
    
    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(v)
    print(result)
    
    # Create the vector with characters.
    charv <- c("o","it","the","it","it")
    
    # Calculate the mode using the user function.
    result <- getmode(charv)
    print(result)

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    [1] 2
    [1] "it"
    展开全文
  • R中的统计分析通过使用...平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数描述如下: x - 是输入向量。 t...

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。

    先来看如何求平均值。

    平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下:

    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。

    如果缺少值,则平均函数返回NA,我们如果要从计算中删除缺少的值,可以使用na.rm = TRUE, 这意味着删除NA值。

    好啦,来综合看下实例:

     输出结果为:

    数据系列中的中间值被称为中位数,在R中使用median()函数来计算中位数,语法如下:

    median(x, na.rm = FALSE)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。R没有标准的内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出,来分别看下实例:

    输出结果为:

    好啦,本次记录就到这里了。

    如果感觉不错的话,请多多点赞支持哦。。。

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