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R语言均值,中位数和模式
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R语言均值,中位数和模式
R语言均值,中位数和模式 在R统计分析是通过用许多内置函数来执行的. 大多数这些函数是R基本包的一部分.这些函数需要R向量作为输入参数并给出结果. 我们正在讨论本章中的函数是平均数,中位数和模式. 平均值 它是通过取的值的总和,并除以一个数据系列的数量计算的. 函数mean()是用来计算这在R语言中 语法 用于计算平均值在 R 中的基本语法是: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 以下是所使用的参数的说明: x 是输入向量. trim 用于删除一些要素/空…
R语言数据管理(二):模式与类
最常用的4种数据类型是数值型(numeric).字符型(character)(字符串).日期型(Date)或POSIXct(基于日期的).逻辑型(logical)(TRUE或FALSE). 变量中的所存储的数据类型可以用class函数查看. > class(z) [1] "numeric" > is.numeric(z) #检验一个变量是否为数值型 [1] TRUE 另外一个重要但是不常用的类型是整数型(integer).如果想把一个整数赋值给一个变量,那么必须在该…
R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)
R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较. 一.日期分组 1.关于时间的包都有很多很好的日期分组应用. 2.cut()函数 cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = F…
使用R语言-计算均值,方差等
R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0…
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——中位数检验
3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均…
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——均值检验
2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为…
R语言平均值,中位数和众数
R语言平均值,中位数和众数 R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的.这些函数大部分是R基础包的一部分.这些函数将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果. 我们在本章中讨论的是如何求平均值,中位数和众数.下面将分别一个个演示和讲解 - 1.平均值 平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算.函数mean()用于在R中计算平均值. 语法 R中计算平均值的基本语法是 - mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) R 以下是使用的参数的描述…
如何在R语言中使用Logistic回归模型
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…
R语言实战(二)数据管理
本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE…
机器学习与R语言
此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探…