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R语言学习系列23-描述性统计
21. 描述性统计 一、整体的描述统计 1. 函数summary() 输出数据的最小值、中位数、均值、上下四分位数、最大值。 vars - c(mpg, hp, wt) summary(mtcars[vars]) mpg hp wt Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. :1.513 1st Qu.:15.43 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.581 Median :19.20 Median :123.0 Median :3.325 Mean :20.09 Mean :146.7 Mean :3.217 3rd Qu.:22.80 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:3.610 Max. :33.90 Max. :335.0 Max. :5.424 2. pastecs包中的函数stat.desc() 基本格式为： stat.desc(x,basic=TRUE, desc=TRUE, norm=FALSE, p=0.95) 其中，x为数据框或时间序列； basic默认为TRUE，则计算所有值、空值、缺失值的数量； desc默认为TRUE，则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差及变异系数； norm默认为FALSE，若=TRUE则计算正态分布统计量：偏度、峰度及显著p值、Shapiro-Wilk正态检验结果； p值设定置信度，默认0.95 stat.desc(mtcars[vars],norm=TRUE) mpg hp wt nbr.val 32.0000000 32 32nbr.null 0.0000000 0 0nbr.na 0.0000000 0 0min 10.4000000 52 1max 33.9000000 335 5range 23.5000000 283 3sum 642.9000000 4694102median 19.2000000 123 3mean 20.0906250 146 3SE.mean 1.0654240 12 0CI.mean.0.95 2.1729465 24 0var 36.3241028 4700 0std.dev 6.0269481 68 0coef.var 0.2999881 0 0skewness 0.6106550 0 0skew.2SE 0.7366922 0 0kurtosis -0.3727660 -0 -0kurt.2SE -0.2302812 -0 -0normtest.W 0.9475647 0 0normtest.p 0.1228814 0 0 另外，也可以使用psych包中的describe()函数，和Hmisc包中的describe()函数计算描述统计量，两个函数同名以最近加载的包为准，也可以限定一下，例如：Hmisc::describe() 二、分组描述统计 1.函数aggregate() vars - c(mpg, hp,
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