R 平均函数名称

在 R 语言中，计算统计数据中的平均数是一个非常常见的任务。R 以其灵活性和强大的统计功能而被广泛使用。在本文中，我们将介绍 R 中一些常用的平均函数及其用法。

mean()

mean() 用于计算一组数的平均数，它非常简单易用。以下是它的基本语法：

mean(x, ...)

其中 x 是输入的数值向量，... 用于传递其他参数。例如：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
mean(x)

输出结果是 3。

weighted.mean()

weighted.mean() 是对 mean() 函数的扩展，它计算加权平均数。以下是它的基本语法：

weighted.mean(x, w, ...)

其中 x 是输入的数值向量，w 是权重向量，... 用于传递其他参数。例如：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
w <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2)
weighted.mean(x, w)

输出结果是 3.1。

median()

median() 用于计算一组数的中位数，即将所有数值从小到大排序后，位于中间位置的数值。以下是它的基本语法：

median(x, ...)

其中 x 是输入的数值向量，... 用于传递其他参数。例如：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
median(x)

输出结果是 3。

trimmed.mean()

trimmed.mean() 用于计算一组数的修剪平均数，它将在原始数据中删除最大和最小的一定比例，并计算修剪后剩余数据的平均数。以下是它的基本语法：

trimmed.mean(x, ...，trim = 0.1)

其中 x 是输入的数值向量，... 用于传递其他参数，trim 参数用于指定删除数据的比例。例如删除最大和最小 10% 的数据：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
trimmed.mean(x, trim = 0.1)

输出结果是 3。

总结

上述是 R 平均函数的一些常见名称和用法。它们非常易用，并且可用于各种应用程序中。根据具体需要选择不同的函数进行计算即可。