直播网站开发步骤,网站友情链接建设,申请电子邮箱免费注册,知名网站一、本文简介　　 一组样本数据分布的数值特诊可以从三个方面进行描述#xff1a; 1、数据的水平#xff1a;也称为集中趋势或位置度量#xff0c;反应全部数据的数值大小。 2、数据的差异#xff1a;反应数据间的离散程度。 3、分布的形状#xff1a;反应数据分布的偏度和…一、本文简介　　 　　一组样本数据分布的数值特诊可以从三个方面进行描述 1、数据的水平也称为集中趋势或位置度量反应全部数据的数值大小。 2、数据的差异反应数据间的离散程度。 3、分布的形状反应数据分布的偏度和峰度。 本文基于R实现描述数据的各统计量的计算方法。   二、描述水平的统计量 head(iris[,-5],20)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.1 3.5 1.4 0.2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 3 4.7 3.2 1.3 0.2 4 4.6 3.1 1.5 0.2 5 5.0 3.6 1.4 0.2 6 5.4 3.9 1.7 0.4 7 4.6 3.4 1.4 0.3 8 5.0 3.4 1.5 0.2 9 4.4 2.9 1.4 0.2 10 4.9 3.1 1.5 0.1 11 5.4 3.7 1.5 0.2 12 4.8 3.4 1.6 0.2 13 4.8 3.0 1.4 0.1 14 4.3 3.0 1.1 0.1 15 5.8 4.0 1.2 0.2 16 5.7 4.4 1.5 0.4 17 5.4 3.9 1.3 0.4 18 5.1 3.5 1.4 0.3 19 5.7 3.8 1.7 0.3 20 5.1 3.8 1.5 0.3 2.1、平均数 mean(iris$Sepal.Length) [1] 5.8433332.2、分位数 1、中位数 median(iris$Sepal.Length) [1] 5.82、四分位数 quantile(iris$Sepal.Length,probs c(0.25,0.75),type 6) 25% 75% 5.1 6.4 3、百分位数 quantile(iris$Sepal.Length,probs c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9),type 6)10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 4.80 5.00 5.23 5.60 5.80 6.10 6.30 6.58 6.90 2.3、众数 which.max(table(iris$Sepal.Length)) 5 8   三、描述差异的统计量 3.1、极差和四分位数 1、极差 range-max(iris$Sepal.Length)-min(iris$Sepal.Length)range [1] 3.62、四分位差 IQR(iris$Sepal.Length,type 6) [1] 1.33.2、方差和标准差 var(iris$Sepal.Length) [1] 0.6856935sd(iris$Sepal.Length) [1] 0.82806613.3、变异系数 mean-apply(iris[,1:4],1,mean)sd-apply(iris[,1:4],1,sd)cv-sd/meanx-data.frame(平均数mean,标准差sd,变异系数cv)round(x,4)平均数 标准差 变异系数 1 2.550 2.1794 0.8547 2 2.375 2.0370 0.8577 3 2.350 1.9975 0.8500 4 2.350 1.9122 0.8137 5 2.550 2.1564 0.8456 6 2.850 2.2308 0.7828 7 2.425 1.9363 0.7985 8 2.525 2.1093 0.8354 9 2.225 1.8228 0.8192 10 2.400 2.0688 0.8620 11 2.700 2.3080 0.8548 12 2.500 2.0166 0.8066 13 2.325 2.0320 0.8740 14 2.125 1.8839 0.8866 15 2.800 2.5665 0.9166 16 3.000 2.4671 0.8224 17 2.750 2.3072 0.8390 18 2.575 2.1438 0.8325 19 2.875 2.3698 0.8243 20 2.675 2.1731 0.8124boxplot(iris[,1:4],notch TRUE,col lightblue,ylab花瓣长度,xlab长度)   3.4、标准分数 as.vector(round(scale(iris[,1:4]),4))[1] -0.8977 -1.1392 -1.3807 -1.5015 -1.0184 -0.5354 -1.5015[8] -1.0184 -1.7430 -1.1392 -0.5354 -1.2600 -1.2600 -1.8638[15] -0.0523 -0.1731 -0.5354 -0.8977 -0.1731 -0.8977 -0.5354[22] -0.8977 -1.5015 -0.8977 -1.2600 -1.0184 -1.0184 -0.7769[29] -0.7769 -1.3807 -1.2600 -0.5354 -0.7769 -0.4146 -1.1392[36] -1.0184 -0.4146 -1.1392 -1.7430 -0.8977 -1.0184 -1.6223[43] -1.7430 -1.0184 -0.8977 -1.2600 -0.8977 -1.5015 -0.6561[50] -1.0184 1.3968 0.6722 1.2761 -0.4146 0.7930 -0.1731[57] 0.5515 -1.1392 0.9138 -0.7769 -1.0184 0.0684 0.1892[64] 0.3100 -0.2939 1.0345 -0.2939 -0.0523 0.4307 -0.2939[71] 0.0684 0.3100 0.5515 0.3100 0.6722 0.9138 1.1553[78] 1.0345 0.1892 -0.1731 -0.4146 -0.4146 -0.0523 0.1892[85] -0.5354 0.1892 1.0345 0.5515 -0.2939 -0.4146 -0.4146[92] 0.3100 -0.0523 -1.0184 -0.2939 -0.1731 -0.1731 0.4307[99] -0.8977 -0.1731 0.5515 -0.0523 1.5176 0.5515 0.7930 [106] 2.1214 -1.1392 1.7591 1.0345 1.6384 0.7930 0.6722 [113] 1.1553 -0.1731 -0.0523 0.6722 0.7930 2.2422 2.2422 [120] 0.1892 1.2761 -0.2939 2.2422 0.5515 1.0345 1.6384 [127] 0.4307 0.3100 0.6722 1.6384 1.8799 2.4837 0.6722 [134] 0.5515 0.3100 2.2422 0.5515 0.6722 0.1892 1.2761 [141] 1.0345 1.2761 -0.0523 1.1553 1.0345 1.0345 0.5515 [148] 0.7930 0.4307 0.0684 1.0156 -0.1315 0.3273 0.0979 [155] 1.2450 1.9333 0.7862 0.7862 -0.3610 0.0979 1.4745 [162] 0.7862 -0.1315 -0.1315 2.1627 3.0805 1.9333 1.0156 [169] 1.7039 1.7039 0.7862 1.4745 1.2450 0.5567 0.7862 [176] -0.1315 0.7862 1.0156 0.7862 0.3273 0.0979 0.7862 [183] 2.3922 2.6216 0.0979 0.3273 1.0156 1.2450 -0.1315四、描述分布形状的统计量 4.1、偏度系数 library(agricolae)skewness(iris$Sepal.Length) [1] 0.3149114.2、峰度系数 kurtosis(iris$Sepal.Length) [1] -0.552064转载于:https://www.cnblogs.com/RHadoop-Hive/p/10167495.html