R에서 표준편차를 계산하는 방법(예제 포함)

다음 구문을 사용하여 R에서 벡터의 표준 편차를 계산할 수 있습니다.

 sd(x)

이 공식은 다음 공식을 사용하여 표본 표준 편차를 계산합니다.

√ Σ (x _i – μ) ² / (n-1)

금:

• Σ : ‘합’을 의미하는 화려한 기호
• x _i : 데이터세트의 ^i번째 값
• μ : 데이터세트의 평균값
• n: 표본 크기

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 벡터의 표준편차 계산

다음 코드는 R에서 단일 벡터의 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

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

#find standard deviation
sd(data)

[1] 8.279157

데이터 세트에 누락된 값이 있는 경우 표준 편차를 계산하려면 na.rm = TRUE를 사용해야 합니다.

 #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

예 2: 데이터 프레임에 있는 열의 표준 편차 계산

다음 코드는 데이터 프레임에 있는 단일 열의 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

예 3: 데이터 프레임에 있는 여러 열의 표준 편차 계산

다음 코드는 데이터 프레임에 있는 여러 열의 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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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