《R语言实战》自学笔记25-统计函数

Python012

《R语言实战》自学笔记25-统计函数,第1张

数据准备

统计概念学习。

(1)当观测值为奇数时，(n+1)/2位置的观测值即为中位数。

(2)当观测值个数为偶数时，n/2和n/2 + 1位置的两个观测值的平均数为中位数。

数据的标准化

数据的标准化是指将数据按照比例缩放，使之落入一个特定的区间。

数据的中心化：数据集中的各项数据减去数据集的均值。 中心化公式：

数据的标准化：中心化之后的数据再除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。经过该方法处理的数据的均值是0，标准差是1。 标准化公式：

其中，x为观测者， 为平均值，S为标准差。

scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)

x：用于标准化的数据，

center=T：表示数据中心化，

scale=T：表示数据标准化。

默认情况下，center=TRUE，scale=TRUE，scale()函数首先把一组数的每个数都减去这组数的平均值，然后除以这组数的均方根。

如果scale=TRUE，而center=FALSE，那么，scale()函数不会把一组数中的每个数减去平均值，而直接除以这组数据的均方根。

参考资料：

如下：

数据集a有变量：x1，x2，x3等等

求各变量的均值方差，代码如下：

mean(a$x1) var(a$x1)。

mean(a$x2) var(a$x2)。

mean(a$x3) var(a$x3)。

……

如果有无效值，需要在括号内加入na.rm=T。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。当然，S语言也是S-Plus的基础。

所以，两者在程序语法上可以说是几乎一样的，可能只是在函数方面有细微差别，程序十分容易地就能移植到一程序中，而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。