mysql 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, ...)

以下是使用的参数的描述 -

x - 是输入向量。

trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。

na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

示例

# Create a vector.

x

# Find Mean.

result.mean

print(result.mean)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] 10.812

1.1.应用修剪选项

当提供trim参数时，向量中的值进行排序，然后从计算平均值中删除所需数量的观察值。

例如，当trim = 0.3时，每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。

在这种情况下，排序的向量为(-21，-5,2,3,42,7,8,12,18,54)，从用于计算平均值的向量中从左边删除：(-21，-5,2)和从右边删除：(12,18,54)这几个值。

# Create a vector.

x

# Find Mean.

result.mean

print(result.mean)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] 5.55

1.2.应用NA选项

如果缺少值，则平均函数返回NA。要从计算中删除缺少的值，请使用na.rm = TRUE。 这意味着删除NA值。参考以下示例代码 -

# Create a vector.

x

# Find mean.

result.mean

print(result.mean)

# Find mean dropping NA values.

result.mean

print(result.mean)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] NA

[1] 8.22

2.中位数

数据系列中的中间值被称为中位数。R中使用median()函数来计算中位数。

语法

R中计算位数的基本语法是 -

median(x, na.rm = FALSE)

以下是使用的参数的描述 -

x - 是输入向量。

na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

示例

# Create the vector.

x

# Find the median.

median.result

print(median.result)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] 5.6

3.众数

众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。不同于平均值和中位数，众数可以同时具有数字和字符数据。

R没有标准的内置函数来计算众数。因此，我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入，并将众数值作为输出。

示例

# Create the function.

getmode

uniqv

uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]

}

# Create the vector with numbers.

v

# Calculate the mode using the user function.

result

print(result)

# Create the vector with characters.

charv

# Calculate the mode using the user function.

result

print(result)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果 -

[1] 2

[1] "yiibai.com"

¥ 我要打赏

纠错/补充

收藏

加QQ群啦，易百教程官方技术学习群

注意：建议每个人选自己的技术方向加群，同一个QQ最多限加 3 个群。