3M的优缺点
众数mode
中位数median
均值meam
数据描述的数值方法
数据描述:集中趋势(均值,中位数,众数)
离散程度(极差,方差)
分布情况(偏度,峰度)
均值、中位数、众数
数据描述的数值方法的3个纬度
集中趋势优缺点总结
集中趋势:均值(mean)、中位数(median)、众数(mode)
数学描述的数值方法:集中趋势、离散程度、分布形状
# 自定义一个众数函数:
A <-c(数组)
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}
zhongshu(A)
# 自定义一个众数函数:
A <-c(数组)
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}
# 自定义一个众数函数:
A <-c(数组)
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
数据描述的数值方法:
集中趋势:均指、中位数、众数;
离散程度:极差、方差;
分布的形状:偏度、峰度
数据描述的数值方法
数值方法。
均值 中位数 众数 优缺点
数据描述的数值方法
特 征
集中趋势:一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度
常用指标
1.均值
2.中位数
3.众数
数据描述的数值方法
求众数的方法--R语言
集中趋势--
数据描述的数值方法