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R语言 描述性统计

本文主要是介绍R语言 描述性统计,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

基本统计分析,又叫描述性统计分析,它是指运用制表、分类、图形及概括性数据来描述数据特征的各项活动,以发现其内在规律的统计分析方法。

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等,常用的统计指标有计数、求和、平均值、方差、标准差等。

在R语言中,使用summary函数进行描述性统计分析,该函数的常用参数:

summary(object, digits)
参数说明
object被统计的对象,可以是向量或数据框
digits结果保留的有效数字,默认为3(当结果的整数部分多于该参数时,则返回整数部分)
#第五章 数据分析
#5.2 基本统计分析
data = read.csv('C:/Users/ABC/Desktop/书籍源代码和配套资源/谁说菜鸟不会数据分析(R语言篇)--数据/第五章/5.2 基本统计分析/描述性统计分析.csv',
                fileEncoding="utf8",
                stringsAsFactors=FALSE)

导入如上数据,一份某商品区域销售数据,第一列id,第二列area(区域),第三列sales(销量) 。

然后对sales列进行描述统计性分析,在sales列中,调用summary函数,即得到sales列的描述性统计分析结果。

#描述性统计分析
summary(object = data['sales'], digits = 7)

结果输出:

 从结果中可以看出,该销售数据样本的平均值为1268.083,最小值为1190.000,第一四分位值为1242.500,中位数为1258.000,第三四分分位数1293.500,最大值为1380.000

如果只需要获取某个特定的统计指标,也可以直接调用对应的统计函数进行计算,常用的统计函数实例代码如下:

#计数
length(data$sales)  #12
#最大值
max(data$sales) #1380
#最小值
min(data$sales) #1190
#求和
sum(data$sales) #15217
#平均值
mean(data$sales) #1268.083
#方差
var(data$sales) #2551.356
#标准差
sd(data$sales) #50.51095

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