R计算平均值，中位数，来自频率分布文件的方差

我对R工具很新，我的问题可能有点太明显。R计算平均值，中位数，来自频率分布文件的方差

我有一个具有以下数据的文件：

Score  Frequency 

100   10 

200   30 

300   40

我如何读取这个文件，并计算平均值，中位数，方差和标准差？

如果上面的表格只是原始分数没有任何频率的信息，那么我可以这样做：

X < - 扫描（文件= “scores.txt”，什么=整数（））

中位数（x）

等等，但我无法理解如何在给定频率表时进行这些计算。

来源

2014-03-25 mariner

lines <- readLines("scores.txt")[-1] 
mat <- matrix(as.numeric(unlist(
    strsplit(gsub(".*(\\d+).*(\\d+).*", "\\1,\\2", lines), ","))), 
    ncol = 2, byrow = TRUE) 
print(summary(mat[, 1])) 
print(summary(mat[, 2]))

来源

2014-03-25 19:36:03

根据您输入文件的格式，您可以使用read.csv("scores.txt")。您可以用read.csv("scores.txt", sep="\t")更改分隔符。如果您的数据没有标题，则可以使用选项header=F。

我打算使用,，因为这里比较容易阅读。

输入文件

Score,Frequency 
100,10 
200,30 
300,40

R源之中代码

x <- read.csv("scores.txt") 
mean(x$Score) 
median(x$Score) 
var(x$Score) 
mean(x$Score) 
sd(x$Score)

R输出

> mean(x$Score) 
[1] 200 
> median(x$Score) 
[1] 200 
> var(x$Score) 
[1] 10000 
> mean(x$Score) 
[1] 200 
> sd(x$Score) 
[1] 100

如果您要包括的频率。

R源之中代码

x <- read.csv("scores.txt") 
mean(rep(x$Score, x$Frequency)) 
median(rep(x$Score, x$Frequency)) 
var(rep(x$Score, x$Frequency)) 
mean(rep(x$Score, x$Frequency)) 
sd(rep(x$Score, x$Frequency))

R输出

> mean(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 237.5 
> x <- read.csv("scores.txt") 
> mean(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 237.5 
> median(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 250 
> var(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 4905.063 
> mean(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 237.5 
> sd(rep(x$Score, x$Frequency)) 
[1] 70.03616

来源

2014-03-25 19:52:58 SethB

读取数据与read.table（读?read.table用于从文件中读取）。然后，通过创建单个分数的矢量来扩展数据。然后我们可以编写一个函数来获得所需的统计信息。当然，如果你不想编写函数，你可以单独计算每个函数。

d <- read.table(header = TRUE, text = "Score  Frequency 
100   10 
200   30 
300   40") 

d2 <- rep(d$Score, d$Frequency) ## expands the data by frequency of score 

multi.fun <- function(x) { 
    c(mean = mean(x), median = median(x), var = var(x), sd = sd(x)) 
} 

multi.fun(d2) 
#  mean  median  var   sd 
# 237.50000 250.00000 4905.06329 70.03616

来源

2014-03-25 19:53:18

R计算平均值，中位数，来自频率分布文件的方差

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