<\/p>\n
Una tabella di frequenza<\/strong> \u00e8 una tabella che visualizza le frequenze di diverse categorie. Questo tipo di tabella \u00e8 particolarmente utile per comprendere la distribuzione dei valori in un set di dati.<\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come creare tabelle di frequenza in R utilizzando il seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una tabella di frequenza unidirezionale in R per l’ archivio<\/em> variabili:<\/span><\/p>\n Questa tabella ci dice semplicemente:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una tabella di frequenza bidirezionale in R per le variabili negozio<\/em> e vendite<\/em> :<\/span><\/p>\n Questa tabella ci dice:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una tabella di frequenza a tre vie per le tre variabili nel nostro frame di dati:<\/span><\/p>\n La prima tabella ci dice le vendite totali per negozio quando il numero di resi era uguale a 1. La seconda tabella ci dice le vendite totali per negozio quando il numero di resi era uguale a 2. E la terza tabella ci dice le vendite totali per memorizzare quando il numero di resi era pari a 3.<\/span><\/p>\n Si noti che R pu\u00f2 creare tabelle di frequenza per dimensioni ancora pi\u00f9 elevate (ad esempio tabelle di frequenza a 4 vie, tabelle di frequenza a 5 vie), ma l’output pu\u00f2 diventare piuttosto grande per dimensioni superiori.<\/span><\/p>\n In pratica, vengono spesso utilizzate tabelle di frequenza unidirezionali e bidirezionali.<\/span><\/p>\n Come creare tabelle in R<\/a> Una tabella di frequenza \u00e8 una tabella che visualizza le frequenze di diverse categorie. Questo tipo di tabella \u00e8 particolarmente utile per comprendere la distribuzione dei valori in un set di dati. Questo tutorial spiega come creare tabelle di frequenza in R utilizzando il seguente frame di dati: #make this example reproducible set.seed(0) #create data […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #make this example reproducible<\/span>\nset.seed(0)\n\n#create data frame<\/span> \ndf <- data.frame(store= rep<\/span> (c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each<\/span> = 3<\/span> ),\n sales= round<\/span> (runif(9, 2, 6), 0<\/span> ),\n returns= round<\/span> (runif(9, 1, 3), 0<\/span> ))\n\n#view data frame<\/span> \ndf\n\n store sales returns\n1 to 6 2\n2 to 3 1\n3 to 3 1\n4 B 4 1\n5 B 6 2\n6 B 3 2\n7 C 6 3\n8 C 6 2\n9 C 5 2<\/strong><\/pre>\n Tabelle di frequenza unidirezionali in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#calculate frequency of each store<\/span>\ntable(df$store)\n\nABC\n3 3 3 \n<\/strong><\/pre>\n\n
Tabelle di frequenza bidirezionali in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#calculate two-way frequency table<\/span>\ntable(df$store, df$sales)\n\n 3 4 5 6\n A 2 0 0 1\n B 1 1 0 1\n C 0 0 1 2 \n<\/strong><\/pre>\n\n
Tabelle di frequenza a tre vie in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#calculate three-way frequency table<\/span>\ntable(df$store, df$sales, df$returns)\n\n, , = 1\n\n \n 3 4 5 6\n A 2 0 0 0\n B 0 1 0 0\n C 0 0 0 0\n\n, , = 2\n\n \n 3 4 5 6\n A 0 0 0 1\n B 1 0 0 1\n C 0 0 1 1\n\n, , = 3\n\n \n 3 4 5 6\n A 0 0 0 0\n B 0 0 0 0\n C 0 0 0 1 \n<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire un test di indipendenza del chi quadrato in R<\/a>
Come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"