{"id":2160,"date":"2023-07-23T10:58:58","date_gmt":"2023-07-23T10:58:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/troncato-r-significa\/"},"modified":"2023-07-23T10:58:58","modified_gmt":"2023-07-23T10:58:58","slug":"troncato-r-significa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/troncato-r-significa\/","title":{"rendered":"Come calcolare una media troncata in r (con esempi)"},"content":{"rendered":"

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Una media troncata<\/strong> \u00e8 la media di un set di dati che \u00e8 stata calcolata dopo aver rimosso una percentuale specifica dei valori pi\u00f9 piccoli e pi\u00f9 grandi nel set di dati.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, una media troncata del 10% rappresenterebbe la media di un set di dati dopo aver rimosso il 10% pi\u00f9 piccolo dei valori e il 10% pi\u00f9 grande dei valori.<\/span><\/p>\n

Il modo pi\u00f9 semplice per calcolare una media troncata in R \u00e8 utilizzare la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n

 #calculate 10% trimmed mean\n<\/span>mean(x, trim= 0.1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare nella pratica questa funzione per calcolare una media troncata.<\/span><\/p>\n
 Esempio 1: calcolare la media troncata del vettore<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare una media troncata del 10% per un vettore di dati:<\/span><\/p>\n
 #define data\n<\/span>data = c(22, 25, 29, 11, 14, 18, 13, 13, 17, 11, 8, 8, 7, 12, 15, 6, 8, 7, 9, 12)\n\n#calculate 10% trimmed mean<\/span>\nmean(data, trim= 0.1<\/span> )\n\n[1] 12,375\n<\/strong><\/pre>\n
 La media troncata al 10% \u00e8 12.375<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Questa \u00e8 la media del set di dati dopo che il 10% pi\u00f9 piccolo e il 10% pi\u00f9 grande dei valori sono stati rimossi dal set di dati.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: calcola la media troncata della colonna nel frame di dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare una media troncata del 5% per una colonna specifica in un frame di dati:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df = data. frame<\/span> (points=c(25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29),\n                assists=c(5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4),\n                rebounds=c(11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12))\n\n#calculate 5% trimmed mean of points<\/span>\nmean(df$points, trim= 0.05<\/span> )\n\n[1] 20.25\n<\/strong><\/pre>\n
 La media troncata al 5% dei valori nella colonna \u201cpunti\u201d \u00e8 20,25<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Questa \u00e8 la media della colonna “punti” dopo aver rimosso i valori 5% pi\u00f9 piccoli e 5% pi\u00f9 grandi.<\/span><\/p>\n
 Esempio 3: calcolare la media troncata di pi\u00f9 colonne<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come calcolare una media troncata del 5% per pi\u00f9 colonne in un frame di dati:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df = data. frame<\/span> (points=c(25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29),\n                assists=c(5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4),\n                rebounds=c(11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12))\n\n#calculate 5% trimmed mean of points and assists<\/span>\nsapply(df[c(' points<\/span> ', ' assists<\/span> ')], function<\/span> (x) mean(x, trim= 0.05<\/span> ))\n\n assist points \n  20.25 7.75 \n<\/strong><\/pre>\n
 Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n