如何计算 r 中的标准差（附示例）

您可以使用以下语法来计算 R 中向量的标准差：

 sd(x)

请注意，此公式使用以下公式计算样本标准差：

√ Σ ( _xi – μ) ² / (n-1)

金子：

• Σ ：一个奇特的符号，意思是“和”
• x _i ：数据集的^{第 i 个}值
• μ ：数据集的平均值
• n：样本量

以下示例展示了如何在实践中使用此功能。

示例1：计算向量的标准差

以下代码展示了如何计算 R 中单个向量的标准差：

 #create dataset
data <- c(1, 3, 4, 6, 11, 14, 17, 20, 22, 23)

#find standard deviation
sd(data)

[1] 8.279157

请注意，如果数据集中存在缺失值，则必须使用na.rm = TRUE来计算标准差：

 #create dataset with missing values
data <- c(1, 3, 4, 6, NA, 14, NA, 20, 22, 23)

#attempt to find standard deviation
sd(data)

[1] NA

#find standard deviation and specify to ignore missing values
sd(data, na. rm = TRUE )

[1] 9.179753

示例 2：计算数据框中某列的标准差

以下代码展示了如何计算数据框中单列的标准差：

 #create data frame
data <- data. frame (a=c(1, 3, 4, 6, 8, 9),
                   b=c(7, 8, 8, 7, 13, 16),
                   c=c(11, 13, 13, 18, 19, 22),
                   d=c(12, 16, 18, 22, 29, 38))

#find standard deviation of column a
sd(data$a)

[1] 3.060501

示例 3：计算数据框中多列的标准差

以下代码展示了如何计算数据框中多列的标准差：

 #create data frame
data <- data. frame (a=c(1, 3, 4, 6, 8, 9),
                   b=c(7, 8, 8, 7, 13, 16),
                   c=c(11, 13, 13, 18, 19, 22),
                   d=c(12, 16, 18, 22, 29, 38))

#find standard deviation of specific columns in data frame
apply(data[, c(' a ', ' c ', ' d ')], 2, sd)

       acd
3.060501 4.289522 9.544632

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