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大家好，我在看书的时候，发现R要计算一个简单的均数和标准差、中位数之类的，需要编写大量的程序，请问大家平时在做这些计算的时候是如何操作的呢，我觉得应该有简单的方法吧
载入中......
r中有函数呀，直接用它的函数就可以了。
r中有函数，我是知道的啊
我是说具体怎么操作啊？是用summarize函数吗？
这个函数反馈出来的结果太少了
如果要一个一个的函数去写作，还不如在spss里面直接点点算了，比R方便多了
mean()& &均值
sd()&&标准差
median()&&中位数
是什么给了你自信
R有很多 直接的函数，数学上的一般定义上的函数都有的，不是不方便，而是知道的太少
是什么给了你自信
继续请问，我在导入一个spss的sav文件到R之后
提示：m&-mean(a)
警告信息：
In mean.default(a) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
这是为什么呢
用多了你就觉得方便了
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pingguzh 发表于
继续请问，我在导入一个spss的sav文件到R之后
提示：m那是因为a 含有NA。 试一下
m&- mean(a, na.rm=TRUE)
上面这个方法不行，还是有同样的错误提示
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请教一下大家例如判断x是否属于[0,10]这个区间，应该用什么语句呀
if好像只能判断一侧
谢谢大家了
你可以用if(x>=0 & x
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载入中......
你可以用if(x&=0 & x&= 10)判断
例
x = 3.124
if(x&=0 & x&= 10) print(x+1)复制代码
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x %in% c(0:10)
哈哈哈哈2008 发表于
x %in% c(0:10)谢啦 如果是非整数呢？
可以使用findInterval函数来批量判断属于哪些区间
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谢谢大家的热心帮助 也谢谢版主
不用ifelse,这个运算符对于大量数据很慢。直接 0&= x & x&=10 就行。
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本帖最后由 cheetahfly 于
23:47 编辑
终于看到了这个函数：
dplyr::between(x, 0, 10)
##&&implemented efficiently in C++ for local values, and translated to the appropriate SQL for remote tables.
microbenchmark(a[a &= 1 & a &= -1], a[between(a, -1, 1)], times = 30)
Unit: milliseconds
& && && && && && && & expr& && &min& && & lq& && &mean& & median& && &&&uq& && & max neval
a[a &= 1 & a &= -1] 723.7 52.22 & & 30
a[between(a, -1, 1)] 446.7&&661.62&&732.01& & 30
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MSE &- (var(y)-cov(x, y)^2/var(x))*(n-1)/(n-2)
还有一个公式：
MSE &- sum((y-a-b*x)^2)/(n-2)
是一回事吗？
载入中......
MSE是 mean square error，即均方误差。
楼主的这两个式子，下面这个应该是一元回归的均方误差，上面的是对var(y)进行估计的均方误差。
所以都是MSE
三人行，必有我师焉；择其善者而从之，其不善者而改之
本帖最后由 peijianshi 于
11:32 编辑
是一元线性回归的MSE。
不知道您对Reduced Major Axis (RMA)有了解吗？
传统的最小二乘法y=a+bx
b1=Sxy/Sxx
a1=mean(y)-b*mean(x)
MSE1=(y-a1-b1*x)^2/(n-2)
但是在Reduced Major Axis中，斜率的计算公式不一样：
b2=sqrt(Syy/Sxx)
a2=mean(y)-b*mean(x)
有关于RMA中参数标准差的估计公式：
SE(b2)=sqrt(MSE2/Sxx)
SE(a2)=sqrt(MSE2*(1/n+mean(x)^2/Sxx)),
但是此处老外对MSE2的定义仍然是MSE2=(y-a1-b1*x)^2/(n-2)，而不是MSE2=(y-a2-b2*x)^2/(n-2)，为什么呢？
既然是针对RMA的参数估计，那么为什么在对b2和a2标准差的估计中使用的MSE是由传统的最小二乘法计算出来的呢？
我一直没有搞懂，按照只管的理解，MSE2应该等于MSE2=(y-a2-b2*x)^2/(n-2)啊。呵呵，我搞不懂的。
请高手多多指教。
分析的有道理
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x与y的均方误差一样吗
x与y的均方误差一样吗
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我在用paste的时候，出现下面的问题，研究了半天不知道到底是什么原因？程序为：
n_sample=function(beta){
num=function(n){
l=pt(qt(0.025,n-1,lower.tail=F),n-1,ncp=sqrt(n)*0.5)
while(num(i)&(1-beta/100)){
x=seq(50,99,1)
y=rep(0,length(power))
for (i in 1:length(x)){
y=n_sample(x)
nmark=y[c(1,seq(6,50,5),50)]
label=c(&50%&,&55%&,&60%&,&65%&,&70%&,&75%&,&80%&,&85%&,&90%&,&95%&,&99%&)
leg=paste(label,nmark,sep=&--&)
***************************************************************************************
nmark的输出结果为：
[1] 17.4 19.4 21.6 <font color="#ff 26.7 29.8 33.4 37.9 44.0 54.0 75.5
leg输出的结果却为：
[1] &50%--17.4&& && && && & &55%--19.4&& && && && & &60%--21.6&& && && && &
[4] &65%--24.1& &70%--26.1& &75%--29.2&
[7] &80%--33.2& &85%--37.3& &90%--44.4&
[10] &95%--54.5& &99%--75.5&& && && && &
*************************************************************************************
问题：为什么中间红色的那些数据会多出那么多位的小数，其中y的结果只有一位小数来着？
请大神赐教！先谢谢啦~
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计算机存储浮点数是会有这种小误差啦，把paste里的nmark先转成字符串，比如 sprintf('%.1f', nmark)
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robvsn 发表于
计算机存储浮点数是会有这种小误差啦，把paste里的nmark先转成字符串，比如 sprintf('%.1f', nmark)非常感谢，解决啦~
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