Как использовать функцию summary() в r (с примерами)

Функцию summary() в R можно использовать для быстрого суммирования значений в векторе, фрейме данных, модели регрессии или модели ANOVA в R.

Этот синтаксис использует следующий базовый синтаксис:

 summary(data)

Следующие примеры показывают, как использовать эту функцию на практике.

Пример 1: Использование summary() с Vector

Следующий код показывает, как использовать функцию summary() для суммирования значений в вектор:

 #definevector
x <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 21)

#summarize values in vector
summary(x)

   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
   3.00 5.00 9.00 10.23 13.00 21.00 

Функция summary() автоматически вычисляет следующую сводную статистику для вектора:

• Мин: минимальное значение
• 1-й Цюй: значение 1-го квартиля (25-го процентиля).
• Медиана: медианное значение
• 3-й Цюй: значение 3-го квартиля (75-го процентиля).
• Макс: максимальное значение

Обратите внимание, что если в векторе есть пропущенные значения (NA), функция summary() автоматически исключит их при расчете сводной статистики:

 #definevector
x <- c(3, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 21, NA, NA)

#summarize values in vector
summary(x)

   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's 
   3.00 5.00 9.00 10.23 13.00 21.00 2

Пример 2. Использование summary() с Data Frame

Следующий код показывает, как использовать функцию summary() для суммирования каждого столбца во фрейме данных:

 #define data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#summarize every column in data frame
summary(df)

     team points assists rebounds   
 Length:5 Min. :86.0 Min. :28 Min. :24.0  
 Class:character 1st Qu.:88.0 1st Qu.:31 1st Qu.:24.0  
 Mode:character Median:90.0 Median:33 Median:28.0  
                    Mean:91.6 Mean:33 Mean:26.8  
                    3rd Qu.:95.0 3rd Qu.:34 3rd Qu.:28.0  
                    Max. :99.0 Max. :39 Max. :30.0 

Пример 3. Использование summary() с определенными столбцами фрейма данных.

Следующий код показывает, как использовать функцию summary() для суммирования определенных столбцов во фрейме данных:

 #define data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#summarize every column in data frame
summary(df[c(' points ', ' rebounds ')])

     rebound points   
 Min. :86.0 Min. :24.0  
 1st Qu.:88.0 1st Qu.:24.0  
 Median:90.0 Median:28.0  
 Mean:91.6 Mean:26.8  
 3rd Qu.:95.0 3rd Qu.:28.0  
 Max. :99.0 Max. :30.0

Пример 4. Использование summary() с регрессионной моделью

Следующий код показывает, как использовать функцию summary() для суммирования результатов модели линейной регрессии:

 #define data
df <- data. frame (y=c(99, 90, 86, 88, 95, 99, 91),
                 x=c(33, 28, 31, 39, 34, 35, 36))

#fit linear regression model
model <- lm(y~x, data=df)

#summarize model fit
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = df)

Residuals:
     1 2 3 4 5 6 7 
 6,515 -1,879 -6,242 -5,212 2,394 6,273 -1,848 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 88.4848 22.1050 4.003 0.0103 *
x 0.1212 0.6526 0.186 0.8599  
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 5.668 on 5 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.006853, Adjusted R-squared: -0.1918 
F-statistic: 0.0345 on 1 and 5 DF, p-value: 0.8599

Связанный: Как интерпретировать результаты регрессии в R

Пример 5. Использование summary() с моделью ANOVA

Следующий код показывает, как использовать функцию summary() для суммирования результатов модели ANOVA в R:

 #make this example reproducible
set. seeds (0)

#create data frame
data <- data. frame (program = rep (c("A", "B", "C"), each = 30 ),
                   weight_loss = c(runif(30, 0, 3),
                                   runif(30, 0, 5),
                                   runif(30, 1, 7)))

#fit ANOVA model
model <- aov(weight_loss ~ program, data = data)

#summarize model fit
summary(model)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
program 2 98.93 49.46 30.83 7.55e-11 ***
Residuals 87 139.57 1.60                     
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Связанный: Как интерпретировать результаты ANOVA в R

Дополнительные ресурсы

Следующие руководства содержат дополнительную информацию о расчете сводной статистики в R:

Как посчитать сумму пяти чисел в R
Самый простой способ создания сводных таблиц в R
Как создать таблицы относительных частот в R