logo

TechCodeview

Com trobar la desviació estàndard a R?

En aquest article, parlarem de com trobar la desviació estàndard en Llenguatge de programació R . La desviació estàndard R és la mesura de la dispersió dels valors. També es pot definir com l'arrel quadrada de la variància.

Fórmula de la desviació estàndard de la mostra:



com esborrar la columna a postgresql

s = sqrt{frac{1}{N-1}displaystylesumlimits_{i=1}^N(x_i-overline{x})^2 }

on,

  • s = desviació estàndard de la mostra
  • N = Nombre d'entitats
  • overline{x}= Mitjana de les entitats

Bàsicament, hi ha dues maneres diferents de calcular la desviació estàndard en el llenguatge de programació R, totes dues es discuteixen a continuació.



Mètode 1: Enfocament ingenu

En aquest mètode de càlcul de la desviació estàndard, utilitzarem la fórmula estàndard anterior de la desviació estàndard de la mostra en llenguatge R.

Exemple 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)> 
>
>

Sortida: 



[1]   25.53886>

Exemple 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)> 
>
>

Sortida: 

[1] 2.676004>

Mètode 2: utilitzant sd()

La funció sd() s'utilitza per retornar la desviació estàndard.

Sintaxi: sd(x, na.rm = FALSE)

Paràmetres:

    x: un vector numèric, una matriu o un marc de dades.na.rm: s'eliminaran els valors que falten?

Tornada: La desviació estàndard mostral de x.

Exemple 1:

R

v <->c>(12,24,74,32,14,29,84,56,67,41)> s<->sd>(v)> print>(s)> 
>
>

Sortida: 

[1] 25.53886>

Exemple 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)> 
>
>

Sortida: 

[1] 23.52175>

Exemple 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)> 
>
>

Sortida: 

[1] 2.676004>

Calcula la desviació estàndard del marc de dades:

Podem calcular la desviació estàndard del marc de dades mitjançant els dos mètodes. podem prendre el conjunt de dades de l'iris i per a cada columna, calcularem la desviació estàndard.

Exemple 1:

R

data>(iris)> sd>(iris$Sepal.Length)> sd>(iris$Sepal.Width)> sd>(iris$Petal.Length)> sd>(iris$Petal.Width)> 
>
>

Sortida:

miniaplicació d'applet 
[1] 0.8280661 [1] 0.4358663 [1] 1.765298 [1] 0.7622377>

També podem calcular la desviació estàndard per a tot el marc de dades juntament amb l'ajuda de la funció d'aplicació.

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)> 
>
>

Sortida: 

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 0.8280661 0.4358663 1.7652982 0.7622377>

Les columnes 1 a 4 del conjunt de dades de l'iris, que són les columnes numèriques que porten les mesures variables, s'escullen mitjançant l'expressió iris[, 1:4] del codi anterior.

La funció sd s'aplica a cada columna (marcada amb 2) del subconjunt escollit del conjunt de dades d'iris mitjançant la funció d'aplicació. Els valors de desviació estàndard resultants es guarden al vector std_deviation per a cada columna.