كيفية استخدام وظيفة المقياس () في لغة r (مع أمثلة)

يمكن استخدام وظيفة المقياس () في R لقياس القيم في ناقل أو مصفوفة أو إطار بيانات.

تستخدم هذه الوظيفة بناء الجملة الأساسي التالي:

 scale(x, center = TRUE , scale = TRUE )

ذهب:

• x : اسم الكائن المراد قياسه
• المركز : ما إذا كان سيتم طرح المتوسط عند القياس. الافتراضي هو الصحيح.
• مقياس : ما إذا كان سيتم القسمة على الانحراف المعياري عند القياس. الافتراضي هو الصحيح.

تستخدم هذه الدالة الصيغة التالية لحساب القيم المقاسة:

_تحجيم x = ( _الأصلي x – x̄) / s

ذهب:

• _الأصلي x : قيمة x الأصلية
• x̄ : تعني العينة
• s : الانحراف المعياري للعينة

يُعرف هذا أيضًا باسم تطبيع البيانات، والذي يقوم ببساطة بتحويل كل قيمة أصلية إلى درجة z .

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام هذه الوظيفة عمليًا.

مثال 1: قياس القيم في المتجه

لنفترض أن لدينا ناقل القيم التالي في R:

 #define vector of values
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

#view mean and standard deviation of values
mean(x)

[1] 5

sd(x)

[1] 2.738613

يوضح الكود التالي كيفية قياس قيم المتجهات باستخدام وظيفة المقياس () :

 #scale the values of x
x_scaled <- scale(x)

#view scaled values
x_scaled

            [,1]
 [1,] -1.4605935
 [2,] -1.0954451
 [3,] -0.7302967
 [4,] -0.3651484
 [5,] 0.0000000
 [6,] 0.3651484
 [7,] 0.7302967
 [8,] 1.0954451
 [9,] 1.4605935

فيما يلي كيفية حساب كل قيمة متدرجة:

• القيمة 1: (1 – 5) / 2.738613 = -1.46
• القيمة 2: (2 – 5) / 2.738613 = -1.09
• القيمة 3: (3 – 5) / 2.738613 = -0.73

وما إلى ذلك وهلم جرا.

لاحظ أنه إذا حددنا مقياس = FALSE فإن الدالة لن تقسم على الانحراف المعياري عند القياس:

 #scale the values of x but don't divide by standard deviation
x_scaled <- scale(x, scale = FALSE )

#view scaled values
x_scaled

      [,1]
 [1,] -4
 [2,] -3
 [3,] -2
 [4,] -1
 [5,] 0
 [6,] 1
 [7,] 2
 [8,] 3
 [9,] 4

فيما يلي كيفية حساب كل قيمة متدرجة:

• القيمة 1: 1 – 5 = -4
• القيمة 2: 2 – 5 = -3
• القيمة 3: 3 – 5 = -2

وما إلى ذلك وهلم جرا.

مثال 2: قياس قيم الأعمدة في إطار البيانات

في أغلب الأحيان، نستخدم وظيفة المقياس () عندما نريد قياس قيم أعمدة متعددة في إطار بيانات بحيث يكون لكل عمود متوسط 0 وانحراف معياري 1.

على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا إطار البيانات التالي في R:

 #create data frame
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
                 y=c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90))

#view data frame
df

  xy
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
5 5 50
6 6 60
7 7 70
8 8 80
9 9 90

لاحظ أن نطاق قيم المتغير y أكبر بكثير من نطاق قيم المتغير x.

يمكننا استخدام الدالة scale() لقياس القيم في العمودين بحيث يكون للقيم المقاسة x وy متوسط 0 وانحراف معياري 1:

 #scale values in each column of data frame
df_scaled <- scale(df)

#view scaled data frame
df_scaled

               xy
 [1,] -1.4605935 -1.4605935
 [2,] -1.0954451 -1.0954451
 [3,] -0.7302967 -0.7302967
 [4,] -0.3651484 -0.3651484
 [5,] 0.0000000 0.0000000
 [6,] 0.3651484 0.3651484
 [7,] 0.7302967 0.7302967
 [8,] 1.0954451 1.0954451
 [9,] 1.4605935 1.4605935

يحتوي العمودان x وy الآن على متوسط 0 وانحراف معياري قدره 1.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في R:

كيفية تطبيع البيانات في R
كيفية توحيد البيانات في R
كيفية حساب المتوسط على الأعمدة في R