描述性统计是统计学中的一个重要领域,它帮助我们理解数据集的基本特征和属性。R语言提供了丰富的工具和函数,用于计算和展示描述性统计信息。本文将介绍如何使用R语言进行描述性统计,并提供相应的源代码示例。
- 数据准备
在进行描述性统计之前,我们首先需要准备数据。可以从外部文件导入数据,或者直接在R中创建数据集。以下是一个简单的示例,创建一个包含10个观测值的数值型向量:
# 创建数据向量
data <- c(34, 45, 56, 67, 78, 89, 90, 91, 92, 100)
- 描述性统计函数
R语言提供了许多用于计算描述性统计量的函数。以下是一些常用的函数:
mean(): 计算平均值median(): 计算中位数sd(): 计算标准差var(): 计算方差min(): 计算最小值max(): 计算最大值range(): 计算数据范围summary(): 提供数据的基本统计摘要
下面是如何使用这些函数计算数据集的描述性统计量的示例:
# 计算
本文介绍了如何使用R语言进行描述性统计,包括数据准备、计算平均值、中位数、标准差等统计量,以及绘制直方图和箱线图。通过R的统计工具和可视化功能,可以深入理解数据集的基本特征。
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