R语言-统计学 描述性统计

最新推荐文章于 2025-10-28 18:29:00 发布
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#r语言 #统计描述

本文探讨了R语言在统计学中的应用，重点关注中心趋势度量，包括算术平均、中位数和众数的概念和计算方法。 
  描述定量数据的数值方法： 
中心趋势度量   变异的度量   相对位置的度量 
。 

  1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数   众数
 


      
   


                

        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    



                



	

		

			

				
					
使用R语言计算众数

				
			

			

				

					BitSlinger的博客
				

				

					08-25
					
					3183
					
				

			

		

		

			
				
首先，我们需要创建一个包含数据的数据集。在这个例子中，我们将使用一个包含整数的向量作为数据集。函数和一些额外的代码，我们可以轻松地找到给定数据集的众数。请记住，如果存在多个众数，则以上的代码只会返回其中一个众数。在统计学中，众数（mode）是指一组数据中出现频率最高的值。在R语言中，我们可以使用。返回一个包含数据集中每个值的频数的表格。这就是使用R语言计算众数的方法。这样，我们就成功计算出了数据集的众数。函数和一些额外的代码来计算众数。函数找到频数最大的值，即众数。返回频数最大值对应的值，并使用。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于R语言的统计学学习1：基本概念、统计量、常见分布和样本统计量分布

				
			

			

				

					weixin_53456019的博客
				

				

					06-04
					
					1585
					
				

			

		

		

			
				
本文记录了基于R语言简要描述的统计学基本概念，常见统计量，常见离散、随机变量概率分布，和样本统计量分布

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
R语言统计分析——描述性统计

				
			

			

				

					maizeman126的博客
				

				

					08-04
					
					3751
					
				

			

		

		

			
				
psych包也有一个名为describe()的函数，它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾平均数、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数值、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及5个最大的值和5个最小的值。在~左侧的变量为需要统计分析的数值型变量，而~右侧的变量是类别型的分组变量。首次使用前需要先行安装。若basic=TRUE，则计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最小值、最大值、值域，还有总和。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言与点估计学习笔记（矩估计与MLE）

					
热门推荐

				
			

			

				

					beta
				

				

					10-13
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Bootstrap）的相关内容。
          点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论，具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》（推荐第一版，第二版直接从UMVU估计开始的）
一、矩估计

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
R语言统计入门到精通：3步完成t检验与ANOVA分析

					
最新发布

				
			

			

				

					Instrulink的博客
				

				

					10-28
					
					976
					
				

			

		

		

			
				
掌握R语言统计检验：t检验与ANOVA实现，3步完成数据分析。适用于组间差异检验与多组比较，涵盖数据准备、假设检验与结果解读，操作简洁、结果可靠，适合科研与实务应用，值得收藏。

			
		

	





	

		

			

				
					
R-Studio和Python在描述性统计分析中的应用

				
			

			

				

					weixin_33531560的博客
				

				

					11-14
					
					1042
					
				

			

		

		

			
				
本文还有配套的精品资源，点击获取
 
 


 简介：R-Studio和Python是数据分析和统计分析领域的常用工具，尤其擅长描述性统计分析。本文介绍了如何利用R-Studio和Python的特性进行描述性统计，并比较了两者的不同优势。R-Studio提供了直观的界面和强大的统计分析功能，如
 
  summary()
 
 和
 
  ggplot2
 
 ，而Python通过Pan...

			
		

	





	

		

			

				
					
R实验 数据的描述性分析（二）

				
			

			

				

					Jiangxia13的博客
				

				

					05-20
					
					1865
					
				

			

		

		

			
				
实验目的：
掌握定量数据的描述性统计分析中常用的指标
集中趋势：众数、中位数median()、四分位数、百分位数quantile()、（加权）平均数（weigthted.）mean()
分散程度：极差range()、半极差、方差var()、标准差sd()、变异系数、标准误
分布形态：偏度系数、峰度系数
掌握R语言绘直方图、茎叶图和箱线图的方法。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言统计学-数据描述统计量计算-平均数和分位数、极差和四分位差、方差和标准差、偏度系数和峰度系数、标准分数和极值标准化

				
			

			

				

					2201_75539359的博客
				

				

					04-25
					
					3851
					
				

			

		

		

			
				
R语言数据描述统计量作业分享，平均数和分位数、极差和四分位差、方差和标准差、偏度系数和峰度系数、标准分数和极值标准化等，提供例题与R语言实现代码。

			
		

	





	

		

			

				
					
R-基本统计分析--描述性统计分析

				
			

			

				

					weixin_30892763的博客
				

				

					10-28
					
					1127
					
				

			

		

		

			
				
描述性统计分析主要包括

基本信息：样本数、总和
集中趋势：均值、中位数、众数
离散趋势：方差(标准差)、变异系数、全距(最小值、最大值)、内四分位距(25%分位数、75%分位数)
分布描述：峰度系数、偏度系数

不分组描述性统计

该数据采用R自带数据集mtcars进行分析，可在R编辑器直接输入得到该数据集内容

1.1、自带summary函数


myvars &l...

			
		

	





	

		

			

				
					
统计学基础与R语言----1（简介与一些R函数介绍）

				
			

			

				

					临冬城码农的博客
				

				

					08-15
					
					3718
					
				

			

		

		

			
				
 

最近在看一些机器学习的书，想起自己以前学的R和统计学，感觉以前都是囫囵吞枣，没有搞清楚。现在重新把以前的书拿出来读一读，并把代码再敲一遍，感觉收获还是蛮多的。

1.1 我的参考书籍

R语言学习书籍:数据挖掘与R语言

统计学：R语言与统计分析

1.2 编程环境

win10 + R-64位  + RStudio

1.3 R的简介与入门

R是一种解释性语言，而不是编译语言,R里面有丰...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言系列4——R语言统计分析基础

				
			

			

				

					theskylife的博客
				

				

					03-13
					
					3158
					
				

			

		

		

			
				
在当今数字化时代，数据已经成为企业成功的关键。而在数据的海洋中，统计分析是我们的指南针，为我们指引正确的方向。而今天，我们将聚焦于统计分析的一个重要领域：线性回归分析。线性回归不仅是理解数据关系的有力工具，更是洞察数据背后故事的窗口。让我们一起探索线性回归的奥秘，揭开数据之谜！

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言_众数

				
			

			

				

					seabird_bai的博客
				

				

					04-17
					
					3482
					
				

			

		

		

			
				
# 创建Get_mode函数用于获取向量的众数
Get_mode=function(x){
  x_freq_table=as.data.frame(table(x))
  max_freq=max(as.vector(x_freq_table[,2]))
  if (max_freq==1) {
    return(FALSE)
    }else{
    x_mode=as.numeric...

			
		

	





	

		

			

				
					
R中如何求众数

				
			

			

				

					Jobar's life
				

				

					10-10
					
					7792
					
				

			

		

		

			
				
R中没有直接求众数的函数
q1  table(q1)
q1
3 4 5 6 7 8 
1 1 3 2 2 1 

> max(table(q1))
[1] 3

> table(q1) == max(table(q1))
q1
    3     4     5     6     7     8 
FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE 
...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言入门常用函数

				
			

			

				

					qq_26774251的博客
				

				

					02-11
					
					1682
					
				

			

		

		

			
				
sum(向量)：求和abs(向量)：求绝对值c(数值，...，数值)：组成向量rep(向量[，times，each])重复：times是整体重复，each是每个元素重复length(向量)：向量长度seq(向量):向量下标序列seq(from,to,length,by):从from到to,length和by二选一，length是分割区间数量，by是每次增长数量（从from开始直到不大于to）all...

			
		

	





	

		

			

				
					
提取矩阵每一行非零下标及个数

				
			

			

				

					Python_Ghost的博客
				

				

					09-15
					
					5853
					
				

			

		

		

			
				
import numpy as np

这里也可以导入表格数据


data = [[1,0,1,0,0],[0,4,0,0,4],[0,0,2,3,0]]
print(data)


output:[[1, 0, 1, 0, 0], [0, 4, 0, 0, 4], [0, 0, 2, 3, 0]]

np.nonzero这个方法可以把矩阵非零数的行、列下标提取出来


item_zero = np.nonzero(data)
print(item_zero)


output:(array([0, ..

			
		

	





	

		

			

				
					
小白对R中var()函数的误解

				
			

			

				

					Rong_89的专栏
				

				

					05-16
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
最近闲来无事，初涉R语言。


学习过程中发现var()计算结果存在一定误差，如：
x = c （2,4,6,8）
var(x)  = 6.666667
而我的计算结果是：5


查询相关资料发现：原来var()计算的是样本方差，而我计算的是总体方差。


样本方差的计算公式为：

其中


是样本均值。例如，一样本取值为3,4,4,5,4，则样本均值=

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中的概率论和数理统计

				
			

			

				

					hsdcc217的博客
				

				

					10-13
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
前言 
  1.大部分参考张丹(Conan)的R的极客理想系列文章《概率基础和R语言》，对此表示感谢。  
  （http://blog.fens.me/r-probability/）  
  2.补充、解释和学习，记录并便于今后的查询。


目录


随机变量
随机变量的数字特征
极限定理




一、随机变量



（一）、什么是随机变量？



1.定义

随机变量（random varia

			
		

	





	

		

			

				
					
[R] R语言删除字符串中的空值““

				
			

			

				

					qq_50464714的博客
				

				

					07-29
					
					4311
					
				

			

		

		

			
				
[R] R语言删除空值""

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言 功能随笔 |实用

				
			

			

				

					weixin_39861428的博客
				

				

					05-30
					
					667
					
				

			

		

		

			
				
记录用到的R语言中的一些功能
先造一些数据
a <- data.frame(first=c(1:5),second=c(6:10),third=c(11:15))

>  first second third
 1     1      6    11
 2     2      7    12
 3     3      8    13
 4     4      9    14
 5     5     10    15

1. 选择一列中具有特定值的某几项
比如选出‘second’这一列中

			
		

	





	

		

			

				
					
统计学家与编程：R语言在现代统计学中的重要性

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
"这篇文章讨论了现代统计学家如何利用编程，特别是R语言来进行数据分析。随着计算机技术的发展，统计软件，如R语言，使数据分析变...在这样的背景下，掌握R语言及其相关的统计知识，对于现代统计学研究和实践至关重要。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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