Как выполнить одномерный анализ в r (с примерами)

Термин одномерный анализ относится к анализу одной переменной. Вы можете это запомнить, потому что приставка «уни» означает «один».

Существует три распространенных способа выполнения одномерного анализа переменной:

1. Сводная статистика – измеряет центр и распределение значений.

2. Таблица частот – описывает, как часто появляются разные значения.

3. Диаграммы — используются для визуализации распределения значений.

В этом руководстве представлен пример выполнения одномерного анализа для следующей переменной:

 #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)

Сводные статистические данные

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета различной сводной статистики для нашей переменной:

 #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

Таблица частот

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания таблицы частот для нашей переменной:

 #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 

Это говорит нам о том, что:

• Значение 1 появляется дважды
• Значение 2 появляется 1 раз
• Значение 3,5 появляется 1 раз

И так далее.

Графика

Мы можем создать коробчатую диаграмму , используя следующий синтаксис:

 #produce boxplot
boxplot(x)

Мы можем создать гистограмму, используя следующий синтаксис:

 #produce histogram
hist(x) 

Мы можем построитькривую плотности , используя следующий синтаксис:

 #produce density curve
plot(density(x)) 

Каждый из этих графиков дает нам уникальный способ визуализировать распределение значений нашей переменной.

Дополнительные руководства по R вы можете найти на этой странице .