Учебники

R — среднее значение, медиана и мода

Статистический анализ в R выполняется с использованием многих встроенных функций. Большинство из этих функций являются частью базового пакета R. Эти функции принимают вектор R в качестве входных данных вместе с аргументами и дают результат.

Функции, которые мы обсуждаем в этой главе, — это среднее значение, медиана и режим.

Имею в виду

Он рассчитывается путем взятия суммы значений и деления на количество значений в ряду данных.

Функция mean () используется для вычисления этого в R.

Синтаксис

Основной синтаксис для вычисления среднего значения в R —

mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

Ниже приведено описание используемых параметров:

  • х является входным вектором.

  • Обрезка используется для отбрасывания некоторых наблюдений с обоих концов отсортированного вектора.

  • na.rm используется для удаления пропущенных значений из входного вектора.

х является входным вектором.

Обрезка используется для отбрасывания некоторых наблюдений с обоих концов отсортированного вектора.

na.rm используется для удаления пропущенных значений из входного вектора.

пример

Live Demo

# 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)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —

[1] 8.22

Применение варианта обрезки

Если указан параметр обрезки, значения в векторе сортируются, а затем необходимое количество наблюдений отбрасывается из расчета среднего значения.

Когда трим = 0,3, 3 значения с каждого конца будут исключены из расчетов, чтобы найти среднее.

В этом случае отсортированный вектор равен (−21, −5, 2, 3, 4.2, 7, 8, 12, 18, 54), а значения, удаленные из вектора для расчета среднего значения, равны (−21, −5,2) слева и (12,18,54) справа.

Live Demo

# 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)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —

[1] 5.55

Применение опции NA

Если пропущенные значения отсутствуют, функция средних значений возвращает NA.

Чтобы удалить пропущенные значения из расчета, используйте na.rm = TRUE. что означает удалить значения NA.

Live Demo

# 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)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —

[1] NA
[1] 8.22

медиана

Среднее значение в ряду данных называется медианой. Функция median () используется в R для вычисления этого значения.

Синтаксис

Основной синтаксис для вычисления медианы в R —

median(x, na.rm = FALSE)

Ниже приведено описание используемых параметров:

  • х является входным вектором.

  • na.rm используется для удаления пропущенных значений из входного вектора.

х является входным вектором.

na.rm используется для удаления пропущенных значений из входного вектора.

пример

Live Demo

# 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)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —

[1] 5.6

Режим

Режим — это значение, которое имеет наибольшее количество вхождений в наборе данных. Unike среднее и среднее, режим может иметь как числовые, так и символьные данные.

R не имеет стандартной встроенной функции для расчета режима. Таким образом, мы создаем пользовательскую функцию для расчета режима набора данных в R. Эта функция принимает вектор в качестве входных данных и дает значение режима в качестве выходных данных.

пример

Live Demo

# 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)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат —