R中基本统计分析方法整理
【摘要】R中基本统计分析方法整理 面对一大堆的数据，往往会让人眼花缭乱。但是只要使用一些简单图形和运算，就可以了解数据更多的特征。R提供了很
R中基本统计分析方法整理
面对一大堆的数据，往往会让人眼花缭乱。但是只要使用一些简单图形和运算，就可以了解数据更多的特征。R提供了很多关于数据描述的函数，通过这些函数可以对数据进行一个简单地初步分析。
获取描述性统计量的R函数
（1）常用统计函数(参数x为向量)
mean（x）：平均值
median（x）：中位数
sd（x）：标准差
var（x）：方差
sum（x）：求和
min（x）：最小值
max（x）：最大值
range（x）:值域
......等等
（2）summary（）函数；提供最小值、下四分位数、中位数、平均值、上四分位数、最大值。
（2）apply（）或sapply函数：计算参数指定的任意描述性统计量。
其中sapply（）用法：sapply(x，FUNC，options) ，x是待处理的数据框，FUNC是用户指定的函数，如sum()、max()、mean()等等，指定了的options会传递给FUNC。
（3） Hmisc包中的describe（）函数：返回变量和观测值的数目、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数、五个最大的值和五个最小的值。
（4）pastecs包中的stat.desc（）函数，可以计算种类繁多的描述性统计量
（5）psych包也提供了一个describe（）函数，它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度等。
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