R 语言均值，中位数和众数

R中的统计分析是通过使用许多内置函数来执行的。这些功能大多数都是R基本程序包的一部分。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功能是均值，中位数和众数。

均值

通过取值的总和除以数据序列中的值数来计算。

函数mean()用于在R中进行计算。

计算R中均值的基本语法是-


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

以下是所用参数的描述-

x - 是输入向量。
trim -用于从排序向量的两端删除一些观察值。
na.rm - 用于从输入向量中删除丢失的值。


# 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)

尝试一下

当我们执行以上代码时，它产生以下结果-


[1] 8.22

应用 Trim 选项

提供trim参数后，将对向量中的值进行排序，然后从计算平均值中除去所需的观察数。

当trim = 0.3时，将从计算的每一端减去3个值以找到平均值。

在这种情况下，排序后的向量为（−21，−5、2、3、4.2、7、8、12、18、54），从向量中去除的用于计算均值的值为（−21，−5,2）左起（12,18,54）从右起。


# 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)

尝试一下

当我们执行以上代码时，它产生以下结果-


[1] 5.55

应用 na.rm 选项

如果缺少值，则平均值函数将返回na.rm。

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)

尝试一下

当我们执行以上代码时，它产生以下结果-


[1] NA
[1] 8.22

中位数

数据系列中最中间的值称为中位数。median（）函数中的R来计算该值。

计算R中的中位数的基本语法是-


median(x, na.rm = FALSE)

以下是所用参数的描述-

x - 是输入向量。
na.rm - 用于从输入向量中删除丢失的值。


# 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)

尝试一下

当我们执行以上代码时，它产生以下结果-


[1] 5.6

众数

众数是一组数据中出现次数最多的值。Unike均值和中位数模式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众数。因此，我们创建了一个用户函数来计算R中数据集的模式。此函数将向量作为输入，并将模式值作为输出。


# 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)

尝试一下

当我们执行以上代码时，它产生以下结果-


[1] 2
[1] "it"

R 语言 均值，中位数和众数