R语言-均值,标准差,相关度

 1 > plot(x)
 2 > age<-c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
 3 > weight<-c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
 4 > mean(weight)
 5 [1] 7.06
 6 > sd(weight)
 7 [1] 2.077498
 8 > cor(age,weight)
 9 [1] 0.9075655
10 > plot(age,weight)

时间: 2024-08-05 04:37:51

R语言-均值,标准差,相关度的相关文章

使用R语言计算均值,方差等

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——均值检验

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为

R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

R语言基础入门之二:数据导入和描述统计

by 写长城的诗 • October 30, 2011 • Comments Off This post was kindly contributed by 数据科学与R语言 - go there to comment and to read  the full post. 一.数据导入 对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入.数据导入有很多途径,例如从网页抓取.公共数据源获得.文本文件导入.为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法.也就

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——描述性统计

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

《R语言实战》学习笔记seventh

由于在准备软考中级数据库系统工程师外加巩固SQL Server 2012,所以拖了好久一直没继续学R 下去 所以今天重开R 的战事 这次是关于基本统计分析的内容,即关于用于生成基本的描述性统计量和推断统计量的R 函数 首先,将着眼于定量变量的位置和尺度的衡量方式 然后将是生成类别型变量的频数表和列联表的方法(以及连带的卡方检验) 接下来将考察连续型和有序型变量相关系数的多种形式 最后转而通过参数检验(t检验)和非参数检验(Mann-Whitney U检验.Kruskal-Wallis检验)方法研

R语言基本备忘-统计分析

Part1 相关统计量说明 峰度系数Coefficientof kurtosis http://baike.baidu.com/link?url=gS_sgtNYSRdjLnadNWDDa357DIzJma-tdheAx5eKp0WzTvuH_PYg8hnMNIiP4-DRmewtftVQXXUbtIYzvz4bTq 峰度系数(Kurtosis)用来度量数据在中心聚集程度.在正态分布情况下,峰度系数值是3(但是SPSS等软件中将正态分布峰度值定为0,是因为已经减去3,这样比较起来方便).>3的峰

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第五章 数据的描述性分析(上)

5.1R内置的分布 分布是描述一个样本数据最核心.最重要的方式.R内嵌了很多常用的统计分布,提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability).分位数(quantile)和伪随机数(random).在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目,后面接分布的英文名称或缩写. 5.2集中趋势的分析 5.2.1集中趋势的测度 描述统计分布集中趋势的指标主要是平均数.中位数.众数,也称为“平均指标”.这些指标的主要作用包括: 反映总体各单位变量分布的集中趋势和一般水平;

R语言(入门小练习篇)

问题: 一组学生参加了数学.科学和英语考试.为了给所有的学生确定一个单一的成绩衡量指标,需要将这些科目的成绩组合起来.另外,还想将前20%的学生评定为A,接下来20%的学生评定为B,以此类推.最后,希望按字母顺序对学生排序. Excel中的数据表(自己一个个敲的,最讨厌做的事情TT) StuId StuName Math Science English 1 John Davis 502 95 25 2 Angela Williams 465 67 12 3 Bull Jones 621 78 2