आर में यूनीवेरिएट विश्लेषण कैसे करें (उदाहरण के साथ)

यूनीवेरिएट विश्लेषण शब्द का तात्पर्य एक चर के विश्लेषण से है। आप इसे याद रख सकते हैं क्योंकि उपसर्ग “यूनी” का अर्थ “एक” है।

किसी चर पर अविभाज्य विश्लेषण करने के तीन सामान्य तरीके हैं:

1. सारांश सांख्यिकी – मूल्यों के केंद्र और वितरण को मापता है।

2. आवृत्ति तालिका – बताती है कि कितनी बार विभिन्न मान प्रकट होते हैं।

3. चार्ट – मूल्यों के वितरण की कल्पना करने के लिए उपयोग किया जाता है।

यह ट्यूटोरियल निम्नलिखित वेरिएबल के लिए यूनीवेरिएट विश्लेषण कैसे करें इसका एक उदाहरण प्रदान करता है:

 #create variable with 15 values
x <- c(1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2)

सारांश आँकड़े

हम अपने वेरिएबल के लिए विभिन्न सारांश आंकड़ों की गणना करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #find means
mean(x)
[1] 5.706667

#find median
median(x)

[1] 5

#find range
max(x) - min(x)

[1] 13.2

#find interquartile range (spread of middle 50% of values)
IQR(x)

[1] 3.45

#find standard deviation
sd(x)

[1] 3.858287

आवृत्ति तालिका

हम अपने वेरिएबल के लिए आवृत्ति तालिका बनाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #produce frequency table
table(s)

   1 2 3.5 4 5 6.5 7 7.4 8 13 14.2 
   2 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 

यह हमें बताता है कि:

• मान 1 दो बार प्रकट होता है
• मान 2 1 बार प्रकट होता है
• मान 3.5 1 बार प्रकट होता है

और इसी तरह।

GRAPHICS

हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करके एक बॉक्सप्लॉट तैयार कर सकते हैं:

 #produce boxplot
boxplot(x)

हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करके एक हिस्टोग्राम तैयार कर सकते हैं:

 #produce histogram
hist(x) 

हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करके घनत्व वक्र बना सकते हैं:

 #produce density curve
plot(density(x)) 

इनमें से प्रत्येक ग्राफ़ हमें हमारे चर के मूल्यों के वितरण की कल्पना करने का एक अनूठा तरीका देता है।

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