R 均值、中值和众数
R 中的统计分析是通过使用许多内置函数来执行的。大多数这些函数是 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给出结果。
我们在本章中讨论的函数是均值、中值和众数。
平均值
它是通过取值的总和并除以数据系列中的值数量来计算的。
函数
mean() 用于在 R 中计算。
语法
在 R 中计算均值的基本语法是-
mean(x, trim = 0, na.rm = false, ...)
以下是所用参数的说明-
x 是输入向量。
trim 用于从已排序向量的两端删除一些观察值。
na.rm 用于从输入向量中去除缺失值。
示例
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-
应用修剪选项
当提供修剪参数时，向量中的值被排序，然后从计算平均值中删除所需的观察数量。
当 trim = 0.3 时，每端的 3 个值将从计算中删除以求平均值。
在这种情况下，排序向量是 (-21,-5, 2, 3, 4.2, 7, 8, 12, 18, 54) 并且从向量中移除的值用于计算均值是 (-21,-5 ,2) 从左到 (12,18,54) 从右。
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-
应用 NA 选项
如果存在缺失值，则均值函数返回 NA。
要从计算中删除缺失值，请使用 na.rm = TRUE。这意味着删除 NA 值。
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-
中位数
数据系列中最中间的值称为中位数。
median() 函数在 R 中用于计算该值。
语法
在 R 中计算中值的基本语法是-
以下是所用参数的说明-
x 是输入向量。
na.rm 用于从输入向量中去除缺失值。
示例
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-
模式
众数是一组数据中出现次数最多的值。与均值和中位数不同，众数可以同时包含数字和字符数据。
R 没有标准的内置函数来计算模式。因此，我们创建了一个用户函数来计算 R 中数据集的众数。该函数以向量为输入，并给出众数作为输出。
示例
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-
