33学习笔记——描述统计分析3--数据的描述统计量
数据的描述统计量
33:《数据分析基础》的复习笔记3
主要涉及用R语言求解
1. 描述水平的统计量
(1)平均数
(2)分位数
①中位数
②四分位数
③百分位数
(3)众数
2.描述差异的统计量
(1)极差和四分之位差
(2)方差和标准差
(3)变异系数
(4)标准分数
3.描述分布形状的统计量
(1)偏度系数
(2)峰度系数
1. 描述水平的统计量
- 平均数
mean(数据)
- 分位数
排在某个位置上的数值,可以代表数据水平的高低。常见的分位数有中位数、四分位数、百分位数。
①中位数
median(数据)
②四分位数
把所有数值由小到大排列,用三个点将数据分成四等份,处于25%和75%位置上的数值。
quantile(数据,probs = c(0.25,0.75),type = 6)
③百分位数
quantile(数据
,probs = c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)
,type = 6)
- 众数
which.max(table(数据))
2.描述差异的统计量
- 极差(全距)
diff(range(数据))
- 四分位差
反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间的数据越集中;数值越大,说明中间50%的数据越分散。四分位差不易受极值的影响,在一定程度说明中位数对数据的代表程度。
IQR(数据,type=6)
- 方差和标准差
#计算方差
var(数据)
#计算标准差
sd(数据)
- 变异系数(离散系数)
一组数据的标准差与相应的平均数之比。 它消除了数值大小和计量单位的影响,反映数据的相对离散程度。
变异系数主要用于比较不同样本数据的离散程度,数值越大,说明数据的相对离散程度越大,反之越小。
cv <- sd / mean #计算变异系数
- 标准分数
用来度量每个数值在该组数据中的相对位置,并判断一组数据是否有离群点。
as.vector ( round ( scale ( 数据 ) , 2 ) )
3.描述分布形状的统计量
- 偏度系数
测度数据分布不对称性的统计量。 - 峰度系数
测度数据分布峰值高低的统计量。
install.packages(agricolae)
library(agricolae)skewness(数据) #偏度
kurtosis(数据) #峰度
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