R语言方法总结

R语言方法总结Tag内容描述：<p>1、计算描述性统计量:1、summary():例： summary(mtcarsvars)summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。2、apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描述性统计量。mean、 sd、 var、 min、 max、 median、 length、 range和qua。</p><p>2、计算描述性统计量:1、summary():例： summary(mtcarsvars)summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。2、apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描述性统计量。mean、 sd、 var、 min、 max、 median、 length、 range和quantile。函数fivenum()可返回图基五数总括（Tukeys five-number summary，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）。sapply()例： mystats - function(x, na.omit = FALSE) if (na.omit) x - x!is.na(x)m - mean(x)n - length(x)s - sd(x。</p><p>3、常用统计方法用R实现 描述性统计 位置的度量: 均值、顺序统计量、中位数、百分位数。 均值计算： 若x是向量、矩阵，则mean(x)返回其全部元素均值。 若要返回数组某一维的均值：apply(x,dim,mean); dim=1计算行 均值，dim=2计算列均值。 若x是数据框，则mean(x)返回各列的均值 Mean的一般用法： mean(x,trim=0,na.rm=FALSE) trim指定去掉x两端数的比例；na.rm=TRUE允许有缺失值。 类似有sum(x)函数可求x的和。 顺序统计量 将n个数据(观测值)按从小到大的顺序排列 后,称其为顺序统计量. 函数sort(x)给出了样本x的顺序统计量 order ( )给出排。</p><p>4、基于R语言的七种多重比较方法一花视界百家号10-1403:18多重比较的方法很多，根据试验设计的目的不同有不同的应用。若试验设计之初，便明确要比较某几个组均数间是否有差异，称为事前比较。常用的事前比较方法有LSD、Bonferroni和Dunnett法。若研究目的是方差分析有统计学差异后，想知道哪些组间的均数有差异，便是事后比较。事后比较的常用方法有SNK、Turkey、S。</p><p>5、R语言学习总结 经过接近一个学期的学习 从对R语言的完全陌生 到现在对其有了一些粗浅的认识 其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛 也有解决问题以后豁然开朗的畅快 在学习的过程中 以前掌握的数理基础给我带来了不少便。</p>