1. summary()函数可以获取描述性统计量 可以提供最小值、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. misc包中的describe()函数 可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数,以及五个最大的值和五个最小的值 3.psych包中的describe()函数 psych包也拥有一个名为describe()的函数,它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误 4.pastecs包中的stat.desc()的函数 可以计算种类繁多的描述性统计量。使用格式为:stat.desc(x,basic=TRUE,desc=TRUE,norm=FALSE,p=0.95) 5.str()函数 以简洁的方式显示对象的数据结构及内容,可以查看数据框中每个变量的属性 6. attributes()函数 可以提取对象除长度和模式以外的各种属性 ##以上是为整体的数据计算描述性统计量,下面关注各组的描述性统计信息 7.aggregate()函数 仅允许在每次调用中使用平均数、标准差这样的单返回值函数,它无法一次返回若干个统计量 8.by()函数 格式为:by(data,INDICES,FUN),其中data是一个数据框或矩阵,INDICES是一个因子或因子组成的列表,定义了分组,FUN是任意函数。 9.doBy包中的summaryBy()函数 10.psych包中的describe.by()函数 #总结待补充 |
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