Як обчислити дисперсію вибірки та сукупності в r
Дисперсія – це спосіб вимірювання того, наскільки добре значення даних розподілені навколо середнього.
Формула для знаходження дисперсії генеральної сукупності така:
σ 2 = Σ (x i – μ) 2 / N
де μ — середнє значення сукупності, x i — i- й елемент генеральної сукупності, N — розмір генеральної сукупності, а Σ — просто химерний символ, що означає «суму».
Формула для знаходження дисперсії вибірки :
s 2 = Σ (x i – x ) 2 / (n-1)
де x — середнє значення вибірки, x i — i -й елемент вибірки, а n — розмір вибірки.
Приклад: обчисліть дисперсію вибірки та сукупності в R
Припустімо, що ми маємо такий набір даних у R:
#define dataset
data <- c(2, 4, 4, 7, 8, 12, 14, 15, 19, 22)
Ми можемо обчислити дисперсію вибірки за допомогою функції var() у R:
#calculate sample variance
var(data)
[1] 46.01111
І ми можемо обчислити дисперсію сукупності , просто помноживши дисперсію вибірки на (n-1)/n наступним чином:
#determine length of data
n <- length (data)
#calculate population variance
var(data) * (n-1)/n
[1] 41.41
Зауважте, що дисперсія сукупності завжди буде меншою, ніж дисперсія вибірки.
На практиці ми зазвичай обчислюємо дисперсії вибірки для наборів даних, оскільки незвично збирати дані для цілої сукупності.
Приклад: обчисліть дисперсію вибірки з кількох стовпців
Припустимо, що ми маємо наступний кадр даних у R:
#create data frame
data <- data.frame(a=c(1, 3, 4, 4, 6, 7, 8, 12),
b=c(2, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 16),
c=c(6, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 12))
#view data frame
data
ABC
1 1 2 6
2 3 4 6
3 4 4 7
4 4 5 8
5 6 5 8
6 7 6 9
7 8 7 9
8 12 16 12
Ми можемо використовувати функцію sapply() , щоб обчислити вибіркову дисперсію кожного стовпця у кадрі даних:
#find sample variance of each column
sapply(data, var)
ABC
11.696429 18.125000 3.839286
І ми можемо використати наступний код, щоб обчислити вибіркове стандартне відхилення кожного стовпця, яке є просто квадратним коренем із вибіркової дисперсії:
#find sample standard deviation of each column
sapply(data, sd)
ABC
3.420004 4.257347 1.959410
Ви можете знайти більше навчальних посібників з R тут .