Média em r

As análises estatísticas são realizadas usando as diferentes funções embutidas em r. Essas funções estão incluídas nos pacotes básicos de R. Para gerar os resultados em r juntamente com os argumentos, os vetores são tomados como uma entrada. Essas funções internas são más, mediana e modo, mas apenas discutiremos sobre a média neste post. A média desempenha um papel importante quando precisamos descobrir onde o valor central de um conjunto de dados está localizado. A média de um conjunto de dados também mantém as informações sobre todos os dados dentro do conjunto.

Em geral, a média é definida como a soma de dados/elementos/observações divididos pelo número total de dados/elementos/observações.

Qual é a função r média no Ubuntu 20.04

A média não pode conter os caracteres numéricos e os dados numéricos, como o modo. Só pode gerar resultados como um valor numérico. O modo de cálculo é um recurso interno de R, o que significa que ele tem uma funcionalidade definida na linguagem de programação R R. Essas funções predefinidas aceitam um vetor como uma entrada e produzem um resultado como um valor numérico.

A sintaxe da função média é a seguinte:

Onde x é o vetor de entrada e na.RM é um valor booleano para ignorar os valores ausentes do vetor de entrada.

Como o R significa que funciona no Ubuntu 20.04?

Em R, a média da função embutida () é usada para calcular a média aritmética dos elementos do vetor numérico e mostra o resultado na forma numérica para que possa ser passada como um argumento.

Vamos mostrar como calcular a média na linguagem de programação R no Ubuntu 20.04 Neste tutorial. Existem inúmeros exemplos dos diferentes cenários de dados.

Exemplo #1: simples R média de um vetor

Para encontrar a média de um vetor, precisamos levar um vetor com os dados numéricos. Vamos criar um vetor x para ensinar como podemos usar a função média quando precisamos encontrar o meio de um vetor.

Quando a média é aplicada ao vetor x, ele somará todos os valores no vetor x e os dividirá pelo número total de valores, que é 9.

Como podemos ver, a média toma o vetor x como uma entrada e gera um valor numérico que é 12.66667. Isso era simples, pois não havia valores nulos envolvidos nos dados. Se algum valor nulo foi incluído, o resultado será diferente.

Exemplo #2: média do vetor numérico com valores de Na em r

Então uma.RM é uma opção usada para ignorar os valores nulos ou NA. É um parâmetro lógico que ajuda a função a decidir se deve remover os valores de NA ou não; portanto, isso pode não afetar o resultado após os cálculos. Em uma função média, se na.rm = verdadeiro, elimina os valores de Na. Então uma.RM não é uma operação nem uma função. É um parâmetro usado pelas diferentes funções dos dados do quadro.

Para encontrar a média de um vetor em que os valores de NA estão envolvidos, podemos enfrentar um problema típico.

Depois de adicionar um valor de Na ao vetor x1, atribuímos -o ao vetor x2, que nos dá o seguinte resultado:

O vetor x2 parece o mesmo que o vetor x1. Mas agora, o valor de Na é adicionado no final. Quando aplicamos o meio ao vetor x2, ocorrerá o seguinte problema:

O resultado, médio (x2) retorna na, não é o que esperávamos. Como mencionado anteriormente, a função média em r pode conter apenas dados numéricos. Como o valor NA não é um dados numéricos, o NA.RM é usado para ignorar os valores de NA para evitar esse problema para ocorrer.

É claramente ilustrado que o NA.A opção RM eliminou o problema do valor de Na e gerou a média correta do vetor x2, que é 4.625.

Exemplo #3: média do vetor numérico com opção de acabamento

Assim como o NA.RM, Trim também é um parâmetro lógico usado pelas funções do quadro de dados. Em geral, a opção de acabamento na média é a média do conjunto de dados após a exclusão de uma certa porcentagem dos menores e maiores valores do conjunto de dados. Você também pode dizer que, antes de encontrar a média de um conjunto de dados, uma porcentagem especificada dos menores e maiores valores é removida.

A sintaxe da média aparada é a seguinte:

Vamos tentar um acabamento de 20 % no nosso vetor anterior x1.

Como você pode ver na imagem anterior, a média de V1 sem acabamento é 4.625. Mas e se aplicarmos um acabamento de 20% nele?

Após aplicar um acabamento de 20%, os 20% são removidos do maior e menor valor do conjunto de dados, e o valor das mudanças médias para 4.8333333.

Exemplo #4: significa em r do conjunto de dados de amostra

Para oferecer a você um exemplo mais realista, implementaremos a função média em uma coluna de quadro de dados de um conjunto de dados real. Aqui, escolhemos um quadro de dados "íris". Primeiro, temos que baixar o arquivo de dados para que possamos implementar a função média nele.

Os dados (IRIS) estão buscando os dados da íris.Arquivo CSV para nosso console. Chamar a cabeça () está buscando os títulos da cabeça para nossos dados da íris. O conjunto de dados é exibido para nós como visto no seguinte:

Para encontrar a média da primeira coluna da tabela anterior do conjunto de dados, o script a seguir pode ser usado:

O mesmo que a primeira coluna, você também pode encontrar o valor médio para as outras colunas (i.e. Sepal.largura, pétala.comprimento e pétala.largura). Conforme discutido anteriormente neste tópico, a média não pode conter dados de um caractere. Um problema ocorrerá sempre que tentarmos encontrar a média da 5ª coluna, pois não há valor numérico na coluna de espécies.

Você pode ver que o resultado não é um dados numéricos. Em vez disso, mostra uma mensagem de aviso de que o argumento não é numérico ou lógico.

Conclusão

Depois de cobrir este tutorial, agora você deve ter uma melhor compreensão da média. Você também deve ser capaz de calcular a média usando a linguagem de script R no Ubuntu 20.04. A média é uma das métricas vitais em pesquisa estatística. Estar ciente da média pode ser útil para nós na pesquisa posterior. No entanto, a capacidade de avaliar a média não implica que você entenda a pesquisa estatística e o princípio da média. Em R, para encontrar a média de um conjunto de dados, praticamente implementamos os múltiplos exemplos da média com vetores, parâmetros lógicos e conjuntos de dados.