R语言——描述统计（1）Day11
今天我们学习描述统计
描述统计
1、summary( )
> myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
> summary(mtcars[myvars])
mpg hp wt
Min.:10.40 Min.: 52.0 Min.:1.513
1stQu.:15.43 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.581
Median:19.20 Median:123.0 Median :3.325
Mean :20.09 Mean :146.7 Mean :3.217
3rdQu.:22.80 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:3.610
Max. :33.90 Max. :335.0 Max. :5.424
mtcars是一个数据库，mpg，hp，wt是数据库中的三个量，summary可以求出最小数，下四分位数，中位数，平均数，上四分位数和最大数。
mtcars数据库32种车型的统计量里面有11个量，选的时候可以不选这三个，可以选其他的。
2、sapply(数据，函数，options)
函数主要有：mean()均值、sd()标准差、var()方差、min()最小值、max()最大值、median()中位数、length()长度、range()极差和quantile()分位数
> myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
> sapply(mtcars[myvars],max)
mpg hp wt
33.900 335.000 5.424
求mtcars数据库里mpg，hp，wt他们的最大值
> myvars <- c("mpg", "hp", "wt")
> sapply(mtcars[myvars],quantile)
mpg hp wt
0% 10.400 52.0 1.51300
25% 15.425 96.5 2.58125
50% 19.200 123.0 3.32500
75% 22.800 180.0 3.61000
100% 33.900 335.0 5.42400
求mtcars数据库里mpg，hp，wt他们的分位数
> chinese<-c(90,100,94)
> math<-c(85,90,110)
> score<-data.frame(chinese,math)
> summary(score)
chinese math
Min. : 90.00 Min. : 85.0
1st Qu.: 92.00 1st Qu.: 87.5
Median : 94.00 Median : 90.0
Mean : 94.67 Mean : 95.0
3rd Qu.: 97.00 3rd Qu.:100.0
Max. :100.00 Max. :110.0
> chinese<-c(90,100,94)
> math<-c(85,90,110)
> score<-data.frame(chinese,math)
> sapply(score,quantile)
chinese math
0% 90 85.0
25% 92 87.5
50% 94 90.0
75% 97 100.0
100% 100 110.0
创建了一个数据库，然后查看它们的描述统计量，第二种是查看他的分位数。
summary()，sapply()这两个是R语言中内置的，describe()是Hmisc包里的,describe()是psych包里的,stat.desc()是pastecs包里的。我们之前没有讲如何安装包，因为小编今天有事儿时间比较紧，所以后面这三个我们明天讲，明天再讲一下如何安装包，今天的学习就到这里，有问题的话欢迎大家留言，我们明天见，谢谢大家。
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