R语言散点均值和标准差

散点图是一种常见的统计图形，用于展示两个变量之间的关系。在R语言中，使用plot()函数可以轻松绘制散点图。除了观察两个变量的关系外，还可以通过散点图计算数据的均值和标准差，从而更好地理解数据的分布和差异性。

绘制散点图

首先，我们需要准备数据用于绘制散点图。假设我们有两个变量x和y，分别表示某个实验的自变量和因变量。我们可以使用以下代码生成一些随机数据：

set.seed(123)  # 设置随机种子，使结果可复现
n <- 100  # 数据点的个数
x <- rnorm(n)  # 生成满足正态分布的x值
y <- x + rnorm(n)  # 生成满足正态分布且与x线性相关的y值

接下来，我们可以使用plot()函数绘制散点图：

plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "x", ylab = "y")

上述代码中，x和y分别是散点图的x轴和y轴数据。main参数用于设置标题，xlab和ylab参数用于设置x和y轴标签。

运行上述代码，我们将得到一个带有标题和轴标签的散点图。

计算均值和标准差

绘制完散点图之后，我们可以计算数据的均值和标准差。在R语言中，可以使用mean()函数计算均值，使用sd()函数计算标准差。

mean_x <- mean(x)  # 计算x的均值
mean_y <- mean(y)  # 计算y的均值
sd_x <- sd(x)  # 计算x的标准差
sd_y <- sd(y)  # 计算y的标准差

上述代码中，mean_x和mean_y分别是x和y的均值，sd_x和sd_y分别是x和y的标准差。

运行上述代码，我们将得到x和y的均值和标准差。可以在绘制的散点图上通过添加文本标签的方式显示这些统计量：

text(mean_x, mean_y, paste("Mean(x) =", round(mean_x, 2)))
text(mean_x, mean_y + 0.1, paste("Mean(y) =", round(mean_y, 2)))

text(mean_x, mean_y - 0.1, paste("SD(x) =", round(sd_x, 2)))
text(mean_x, mean_y - 0.2, paste("SD(y) =", round(sd_y, 2)))

上述代码中，text()函数用于在图上添加文本标签。第一个参数是文本的x坐标，第二个参数是文本的y坐标，第三个参数是要显示的文本。

将上述代码添加到绘制散点图的代码之后重新运行，我们将在散点图上看到均值和标准差的文本标签。

完整代码和运行结果

下面是完整的代码：

set.seed(123)  # 设置随机种子，使结果可复现
n <- 100  # 数据点的个数
x <- rnorm(n)  # 生成满足正态分布的x值
y <- x + rnorm(n)  # 生成满足正态分布且与x线性相关的y值

plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "x", ylab = "y")

mean_x <- mean(x)  # 计算x的均值
mean_y <- mean(y)  # 计算y的均值
sd_x <- sd(x)  # 计算x的标准差
sd_y <- sd(y)  # 计算y的标准差

text(mean_x, mean_y, paste("Mean(x) =", round(mean_x, 2)))
text(mean_x, mean_y + 0.1, paste("Mean(y) =", round(mean_y, 2)))

text(mean_x, mean_y - 0.1, paste("SD(x) =", round(sd_x, 2)))
text(mean_x, mean_y - 0.2, paste("SD(y) =", round(sd_y, 2)))