Aqui está uma seleção de funções estatísticas que vêm com a instalação R padrão. Você vai encontrar muitos outros em pacotes R.
Video: Funções estatísticas HP 12C
Tendência central e variabilidade
Função
O que Calcula
significa (x)
A média dos números no vector x.
médio (x)
Mediana dos números no vector x
var (x)
variância estimada da população da qual os números no vetor x são amostrados
SD (x)
desvio padrão estimado da população da qual os números no vetor x são amostrados
escala (x)
contagens padrão (z score) para os números no vetor x
posição relativa
Função
O que Calcula
sort (x)
Os números no vetor x em ordem crescente
tipo (x) [n]
O menor número enésimo no vetor x
posto (x)
Fileiras dos números (em ordem crescente) no vetor x
rank (-x)
Fileiras dos números (em ordem decrescente) no vetor x
rank (x, ties.method = “médio”)
Fileiras dos números (em ordem crescente) no vetor x, com números amarradas dadas a média das fileiras que os laços teria atingido
posto (x, ties.method = “min”)
Fileiras dos números (em ordem crescente) no vetor x, com os números indicados amarradas ao mínimo das fileiras que os laços teria atingido
rank (x, ties.method = “max”)
Fileiras dos números (em ordem crescente) no vetor x, com os números indicados amarrados o máximo das fileiras que os laços teria atingido
quantil (x)
a 0º, 25º, 50º, 75º, e 100º percentis (i.e., o quartis) Dos números no vetor x. (Isso não é um erro de impressão:. Quantil (x) retorna os quartis de x)
t-testes
Função
O que Calcula
t.test (x, MU = n, alternativa = “two.sided”)
Duas teste t unilateral que a média dos números no vector x é diferente de n.
t.test (x, mu = n, alternativa = “maior”)
Um teste t unilateral que a média dos números no vector de x é maior do que n.
t.test (x, mu = n, alternativa = “menos”)
Um teste t unilateral que a média dos números no vector x é menor do que n.
t.test (x, y, MU = 0, var.equal = VERDADEIRO, alternativa = “two.sided”)
Duas teste t unilateral que a média dos números no vector x é diferente da média dos números no vector y. As variâncias nos dois vectores são assumido como sendo igual.
t.test (x, y, MU = 0, alternativa = “two.sided”, emparelhado = TRUE)
Duas teste t unilateral que a média dos números no vector x é diferente da média dos números no vector y. Os vectores representam amostras emparelhadas.
Análise de Variância (ANOVA)
Função
O que Calcula
AOV (y ~ x, dados = d)
Factor único ANOVA, com os números no vetor y como variável dependente e os elementos do vetor x como os níveis da variável independente. Os dados estão no quadro de dados d.
AOV (y ~ x + Erro (W / x), os dados = d)
Medidas ANOVA repetidas, com os números no vetor y como variável dependente e os elementos em vetor x como os níveis de uma variável independente. Erro (W / x) indica que cada elemento no vector w experiências todos os níveis de X (isto é, x é uma medida repetida). Os dados estão no quadro de dados d.
AOV (y ~ x * z, dados = d)
Dois factores ANOVA, com os números no vetor y como variável dependente e os elementos de vetores x e z como os níveis das duas variáveis independentes. Os dados estão no quadro de dados d.
AOV (y ~ x * z + Erro (w / z), dados = d)
Misto de ANOVA, com os números no vetor z como variável dependente e os elementos de vetores x e y que os níveis das duas variáveis independentes. Erro (w / z) indica que cada elemento no vector w experiências todos os níveis de Z (isto é, z é uma medida repetida). Os dados estão no quadro de dados d.
Correlação e Regressão
Função
O que Calcula
cor (x, y)
O coeficiente de correlação entre os números no vetor x e os números em vetor y
cor.test (x, y)
O coeficiente de correlação entre os números no vetor x e os números em vetor y, juntamente com um teste-t do significado do coeficiente de correlação.
lm (y ~ x, dados = d)
A análise de regressão linear com os números no vetor y como variável dependente e os números em vetor x como a variável independente. Os dados estão em quadro de dados d.
coeficientes (a)
Declive e intercepção linear modelo de regressão a.
CONFINT (a)
intervalos de confiança da inclinação e intercepção da regressão linear modelo de um
lm (y ~ x + z, dados = d)
A análise de regressão múltipla com os números no vetor y como variável dependente e os números em vetores x e z como as variáveis independentes. Os dados estão em quadro de dados d.
Quando você realizar uma ANOVA ou uma análise de regressão, armazenar a análise em uma lista. Por exemplo, uma lt; - lm (y ~ x, dados = d)
