V tomto článku budeme diskutovat o tom, jak najít směrodatnou odchylku v Programovací jazyk R . Směrodatná odchylka R je mírou rozptylu hodnot. Lze ji také definovat jako druhou odmocninu rozptylu.
Vzorec standardní odchylky vzorku:
kde,
- s = výběrová směrodatná odchylka
- N = Počet entit
-
= Průměr entit
= Průměr entitV zásadě existují dva různé způsoby výpočtu standardní odchylky v programovacím jazyce R, oba jsou popsány níže.
Metoda 1: Naivní přístup
V tomto způsobu výpočtu směrodatné odchylky budeme používat výše uvedený standardní vzorec výběrové směrodatné odchylky v jazyce R.
Příklad 1:
R
v <->c>(12,24,74,32,14,29,84,56,67,41)> s<->sqrt>(>sum>((v->mean>(v))^2/(>length>(v)-1)))> print>(s)> |
>
>
Výstup:
[1] 25.53886>
Příklad 2:
R
v <->c>(1.8,3.7,9.2,4.7,6.1,2.8,6.1,2.2,1.4,7.9)> s<->sqrt>(>sum>((v->mean>(v))^2/(>length>(v)-1)))> print>(s)> |
>
>
Výstup:
[1] 2.676004>
Metoda 2: Použití sd()
Funkce sd() se používá k vrácení směrodatné odchylky.
Syntax: sd(x, na.rm = FALSE)
Parametry:
x: číselný vektor, matice nebo datový rámec.na.rm: mají být chybějící hodnoty odstraněny?
Vrátit se: Vzorová směrodatná odchylka x.
Příklad 1:
R
v <->c>(12,24,74,32,14,29,84,56,67,41)> s<->sd>(v)> print>(s)> |
>
>
Výstup:
[1] 25.53886>
Příklad 2:
R
v <->c>(71,48,98,65,45,27,39,61,50,24,17)> s1<->sqrt>(>sum>((v->mean>(v))^2/(>length>(v)-1)))> print>(s1)> s2<->sd>(v)> print>(s2)> |
>
>
Výstup:
[1] 23.52175>
Příklad 3:
R
v <->c>(1.8,3.7,9.2,4.7,6.1,2.8,6.1,2.2,1.4,7.9)> s1<->sqrt>(>sum>((v->mean>(v))^2/(>length>(v)-1)))> print>(s1)> s2<->sd>(v)> print>(s2)> |
>
>
Výstup:
[1] 2.676004>
Vypočítejte směrodatnou odchylku datového rámce:
Směrodatnou odchylku datového rámce můžeme vypočítat pomocí obou metod. můžeme vzít datovou sadu duhovky a pro každý sloupec vypočítáme směrodatnou odchylku.
Příklad 1:
R
data>(iris)> sd>(iris$Sepal.Length)> sd>(iris$Sepal.Width)> sd>(iris$Petal.Length)> sd>(iris$Petal.Width)> |
>
>
Výstup:
[1] 0.8280661 [1] 0.4358663 [1] 1.765298 [1] 0.7622377>
Můžeme také vypočítat směrodatnou odchylku pro celý datový rámec společně s pomocí funkce Apply.
R
# Load the iris dataset> data>(iris)> # Calculate the standard deviation for each column> std_deviation <->apply>(iris[, 1:4], 2, sd)> # Display the standard deviation values> print>(std_deviation)> |
>
>
Výstup:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 0.8280661 0.4358663 1.7652982 0.7622377>
Sloupce 1 až 4 datové sady duhovky, což jsou číselné sloupce nesoucí měření proměnných, jsou vybrány pomocí výrazu iris[, 1:4] ve výše uvedeném kódu.
v pořádku
Funkce sd je aplikována na každý sloupec (označený 2) zvolené podmnožiny datové sady iris pomocí funkce použít. Výsledné hodnoty směrodatné odchylky jsou uloženy ve vektoru std_deviation pro každý sloupec.