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大学资料-R语言 数据处理的常用函数

大学生资料阁 2020-09-21
738

在R语言中，有许多可应用于数值计算和统计分析的数值函数，主要可以分成数学函数，统计函数和概率函数三大类。

数值运算函数——常用数学函数

示例：

    abs(-10)   #  对10取绝对值
    #  运行结果：
    #  [1] 10
    sqrt(16)
    #  运行结果：
    #  [1] 4
    ceiling(3.457)
    #  运行结果：
    #  [1] 4
    floor(3.457)
    #  运行结果：
    #  [1] 3
    trunc(5.99)
    #  运行结果：
    #  [1] 5
    trunc(-5.99)
    #  运行结果：
    #  [1] -5
    round(3.457,digits = 2)
    #  运行结果：
    #  [1] 3.46
    signif(3.457,digits = 2)
    #  运行结果：
    #  [1] 3.5
    cos(2)
    #  运行结果：
    #  [1] -0.4161468
    log(10,base=10)   #  对10取以10为底的对数
    #  运行结果：
    #  [1] 1
    log(10)           #  对10取以e为底的对数
    #  运行结果：
    #  [1] 2.302585
    log10(10)         #  对10取以10为底的对数
    #  运行结果：
    #  [1] 1
    exp(2.302585)
    #  运行结果：
    #  [1] 9.999999


    数值运算函数——常用统计函数

    示例：

      x <- c(1,2,3,4)
      mean(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 2.5
      median(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 2.5
      sd(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1.290994
      var(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1.666667
      mad(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1.4826
      quantile(x,c(.3,.84))
      #  运行结果：
      #   30%  84%
      #  1.90 3.52
      quantile(x,c(.25,.75))
      #  运行结果：
      #   25%  75%
      #  1.75 3.25
      range(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1 4
      xum(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 10
      min(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1
      max(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 4
      diff(x)
      #  运行结果：
      #  [1] 1 1 1
      data <- c("2016-1-27","2016-2-27")
      difftime(data[2],data[1],units="days")
      #  运行结果：
      #  Time difference of 31 days
      difftime(data[2],data[1],units="weeks")
      #  运行结果：
      #  Time difference of 4.428571 weeks
      difftime(data[2],data[1],units="hours")
      #  运行结果：
      #  Time difference of 744 hours
      difftime(data[2],data[1],units="mins")
      #  运行结果：
      #  Time difference of 44640 mins
      difftime(data[2],data[1],units="secs")
      #  运行结果：
      #  Time difference of 2678400 secs


      数值运算函数——常用概率函数

      • 在R语言中，常用的概率函数有密度函数，分布函数，分位数函数和生成随机函数。这些函数的用法都是以函数结合分布的形式来引用的，比如正态分布密度函数dnorm()，其中d表示密度函数，norm表示正态分布。这四种概率函数的写法如下：
                d = 密度函数（density）
                p = 分布函数（distribution function）
                q = 分位数函数（quanlity function）
                r = 生成随机数（随即偏差）

      • 需要注意的是，生成随机数的函数格式为：rfunc(n,p1,p2,…)

      • 其中func指概率分布函数，n为生成数据的个数，p1，p2，…是分布的参数数值


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      最后修改时间：2020-09-23 18:23:56
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