R语言平均值、中位数和众数|极客教程

R语言平均值、中位数和众数

在R中进行统计分析是通过使用许多内置函数来完成的。这些函数大部分都是R基本包的一部分。这些函数以R向量作为输入，并给出结果。

我们在这一章中讨论的函数是平均值、中位数和众数。

平均值

它通过将数值的总和除以数据序列中的数值个数来计算。

在R中，使用函数 mean() 来计算平均值。

语法

在R中计算平均值的基本语法为−

mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

以下是使用的参数的描述−

x 是输入向量。
trim 用于从排序向量的两端删除一些观测值。
na.rm 用于从输入向量中删除缺失值。

示例

# Create a vector. 
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

# Find Mean.
result.mean <- mean(x)
print(result.mean)

当我们执行上述代码时，会产生以下结果−

[1] 8.22

应用截取选项

当提供截取参数时，向量中的值会被排序，然后从计算平均值中删除所需数量的观测值。

当截取值（trim）= 0.3 时，会从计算平均值的过程中删除每一端的3个值。

在这种情况下，排序后的向量为（−21, −5, 2, 3, 4.2, 7, 8, 12, 18, 54），从左侧删除的值为（−21,−5,2），从右侧删除的值为（12,18,54）。

# Create a vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

# Find Mean.
result.mean <-  mean(x,trim = 0.3)
print(result.mean)

当我们执行上面的代码时，会产生以下结果 –

[1] 5.55

应用NA选项

如果存在缺失值，mean函数返回NA。

要从计算中排除缺失值，请使用na.rm = TRUE，意为移除NA值。

# Create a vector. 
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5,NA)

# Find mean.
result.mean <-  mean(x)
print(result.mean)

# Find mean dropping NA values.
result.mean <-  mean(x,na.rm = TRUE)
print(result.mean)

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果-。

[1] NA
[1] 8.22

中位数

数据序列中的中间值被称为中位数。在 R 中，我们使用 median() 函数来计算中位数。

语法

R 中计算中位数的基本语法是：

median(x, na.rm = FALSE)

以下是使用的参数的说明：

x 是输入向量。
na.rm 用于从输入向量中去除缺失值。

示例

# Create the vector.
x <- c(12,7,3,4.2,18,2,54,-21,8,-5)

# Find the median.
median.result <- median(x)
print(median.result)

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果 –

[1] 5.6

模式

模式是一组数据中出现次数最多的值。与均值和中位数不同，模式可以是数值和字符数据。

R中没有内置函数来计算模式。因此，我们需要创建一个用户函数来计算R中数据集的模式。该函数将向量作为输入，并输出模式值。

示例

# Create the function.
getmode <- function(v) {
   uniqv <- unique(v)
   uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
}

# Create the vector with numbers.
v <- c(2,1,2,3,1,2,3,4,1,5,5,3,2,3)

# Calculate the mode using the user function.
result <- getmode(v)
print(result)

# Create the vector with characters.
charv <- c("o","it","the","it","it")

# Calculate the mode using the user function.
result <- getmode(charv)
print(result)

当我们执行以上代码时，会产生以下结果 –