R - 均值，中位数和模式( Mean, Median & Mode)
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 大多数这些函数都是R基础包的一部分。 这些函数将R vector作为输入与参数一起使用并给出结果。
我们在本章讨论的函数是均值，中位数和模式。
Mean
它是通过取值的总和并除以数据系列中的值的数量来计算的。
函数mean()用于在R中计算。
语法 (Syntax)
计算R中均值的基本语法是 -
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
以下是所用参数的说明 -
x是输入向量。
trim用于从排序向量的两端删除一些观察值。
na.rm用于从输入向量中删除缺失值。
例子 (Example)
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果 -
[1] 8.22
应用修剪选项
当提供trim参数时，向量中的值将被排序，然后从计算平均值中删除所需的观察数。
当trim = 0.3时，将从计算中删除每端的3个值以找到平均值。
在这种情况下，排序的向量是（-21，-5,2,3,4.2,7,8,12,18,54），从计算平均值的向量中删除的值是（-21，-5,2）从左边和（12,18,54）从右边。
# 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，它会产生以下结果 -
[1] 5.55
应用NA选项
如果存在缺失值，则均值函数返回NA。
要从计算中删除缺失值，请使用na.rm = TRUE。 这意味着删除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
Median
数据系列中最中间的值称为中位数。 在R中使用median()函数来计算该值。
语法 (Syntax)
计算R中的中位数的基本语法是 -
median(x, na.rm = FALSE)
以下是所用参数的说明 -
x是输入向量。
na.rm用于从输入向量中删除缺失值。
例子 (Example)
# 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
Mode
模式是一组数据中出现次数最多的值。 不一致的均值和中位数，模式可以同时具有数字和字符数据。
R没有标准的内置函数来计算模式。 因此，我们创建了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，并将模式值作为输出。
例子 (Example)
# 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)
当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果 -
[1] 2
[1] "it"
