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三种方法创建向量： x<- vector("character",length =10) x1<- 1:4 x2<-c(1,2,3,4) 如果用第三种方法去创建 向量时，传入三种不同类型的值，R会自动强制转换成 可用 类型： x3<-c(TRUE,10,"a") 就是把向量里的三个值都 转换成了 字符型的 。 强制转换的函数： as.numeric() as.logical() as.character()查看全部
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因子。查看全部
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1.创建向量 vector() c() 直接命名 2.类型class() 命名names() <-c()查看全部
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强制转换 as.numeric() as.logical() as.character()查看全部
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且：& 或：|查看全部
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第一章 小结查看全部
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Average与Mean的区别 在英文版的统计学书籍中，经常出现“Average”和“Mean”，但翻译成中文都是“均值”或“平均数”的意思。其实这两个统计术语是有不同的含义的。“Average”这个术语可以有三种表达方式，分别是“Mean”、“Median”和“Mode”。 在质量工程师的考试中，经常会遇到要求求一组数的“Mean”、“Median”或“Mode”的情况。 “Mean”的准确定义是指一组数的“算术平均值”或“算术平均数”； “Median”是指一组数的“中值”或“中位数”（即是将这组数按从大到小或从小到大的顺序排列，排在最中间的那个数即是“中值”或“中位数”；如果这组数有偶数个数，则“中值”或“中位数”为按上述顺序排列的最中间的两个数的算术平均值）； “Mode”则是指一组数中的“众数”（即这组数中出现最多的那个数）。 举例来看，下面这组数中共有10个数： 1，2，2，2，2，3，3，4，4，5 Mean=(1+2+2+2+2+3+3+4+4+5)/10=2.8 Median=(2+3)/2=2.5（因为这组数中共有10个数，含有偶数个数，因此其“中值”应为最中间两位数的算术平均） Mode=2（因为2出现的个数最多，这组数中共有四个2） 值得注意的是：在统计学中，作为总体参数（Population Parameter）的“总体均值”只用“Mean”来表示(Population Mean：μ)；而作为样本统计量（Sample Statistic）的“样本均值”，则一般用“Average”来表示（Sample Average：X-bar），有时也可用“Mean”来表示（Sample Mean：X-bar）。查看全部
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tapply 用法查看全部
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mapply 用法查看全部
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sapply 对 lapply 的结果化简查看全部
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apply 按照某一维度进行操作查看全部
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split查看全部
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tapply查看全部
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对列表的循环操作查看全部
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apply查看全部
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