R语言中平均值、中位数和模式知识点总结

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。
  

例

# 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。
  

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)

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。

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("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"

到此这篇关于r语言中平均值、中位数和模式知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关r语言平均值，中位数和模式内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！