使用R语言获取描述性统计量的方法

最新推荐文章于 2025-12-05 18:19:08 发布
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本文介绍了使用R语言获取描述性统计量的三种方法：sapply函数结合summary，Hmisc包的describe函数，以及pastecs包的stat.desc函数。通过这些函数，可以得到数据的均值、中位数、标准差、偏度、峰度等关键统计信息，为数据分析提供基础。

使用R语言获取描述性统计量的方法

描述性统计量是对数据集中的变量进行总结和分析的常见方法之一。在R语言中，我们可以使用多个包来获取描述性统计量，其中包括sapply、Hmisc和pastecs。下面将介绍如何使用这些包来获取描述性统计量，并提供相应的源代码示例。

  1. 使用sapply函数获取描述性统计量

sapply函数是R语言中的一个非常有用的函数，可以对向量、列表或数据框中的每个元素应用相同的函数。我们可以使用sapply函数结合summary函数来获取一些常见的描述性统计量，例如均值、中位数、最小值、最大值和四分位数。

# 导入数据
data <- c(10, 15, 20, 25, 30)

# 使用sapply函数获取描述性统计量
result <- sapply(data, summary)

# 打印结果
print(result)

运行上述代码，将得到以下输出：

   Min. 1st Qu. Median  Mean 3rd Qu.  Max.
    10      15     20    20      25    30

从输出结果中，我们可以看到数据的最小值（Min.）、第一四分位数（1st Qu.）、中位数（Median）、均值（Mean）、第三四分位数（3rd Qu.）和最大值（Max.）。

  1. 使用Hmisc包中的describe函数获取描述性统计量

Hmisc包是一个用于数据分析和统计的常用包，

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> myvars <- c("mpg", "hp", "wt") > summary(mtcars[myvars]) mpg hp wt Min. :10.4 Min. : 52.0 Min. :1.51 1st Qu.:15.4 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.58 Median :19.2 Median :123.0 Median :3.33 Mean :20.1 Mean :146.7 Mean :3.22 3rd Qu.:22.8 3rd
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