# R语言求极差的科普
极差（Range）是描述一组数据集中最常用的统计量之一，它表示数据集中最大值与最小值之差。在R语言中，计算极差的过程非常简单，适合初学者使用。本文将带您了解如何在R语言中求极差，并通过示例以及可视化方式帮助您更好地理解这一概念。
## 1. 什么是极差？
极差主要用于描述数据散布的程度，反映出数据的离散情况。计算极差的公式为：
\[ \text{极差} = \text
原创
2024-09-26 03:20:18
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偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？修改 不准确率 ，即为 (1-准确率)。 在训练数据上面，我们可以进行交
批量字符替换、数值大小比较并重新赋值cal_repeat()函数的实际操作1.不考虑处理变量。考虑多变量和指定2列变量的情况（长数据）：2.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（长数据）：3.考虑处理变量。考虑多处理，多变量的情况（宽数据）： 为了处理两列或者多列以及多变量重复样本间的组合差值，编了一个函数进行批量处理。今天与大家分享 DailyTools包中我编写的一个 cal_re
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2023-07-04 20:15:53
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# R语言中求极差的应用方案
在数据分析和统计学中，极差（Range）是描述数据散布程度的一种常用指标。极差是指一组数据中最大值与最小值之间的差，用于反映数据的波动情况。本文将通过实例展示如何在R语言中计算极差，并提供相应的代码示例。同时，我们将展示旅行图和甘特图，使整个方案更加完整。
## 一、极差的定义
极差（Range）公式如下：
\[
\text{Range} = \text{Max
思路如下： 首先，如果提取出一个因子“2”和一个因子“5”，就可以得到一个“10”，末尾就会多一个0，所以原问题可化为，N！中可以提取出多少个2和5的组合 其次，以100的阶乘末尾有几个0这个问题为例，12345，出现一次5，这里就出现了两次2；12345678910，十个数，出现两次5，五次2；我们可以发现，2出现的次数是远多于5的，所以可以忽略2出现的次数，只专注于数“5”这个因
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2024-08-20 22:07:29
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文章目录前言一、什么是控制图？二、EXCEL做均值&极差控制图（子组为4）1.收集数据2.计算样本均值和极差3.计算控制限4.绘图三、EXCEL做均值&极差控制图（子组为5）四、控制图分析1.观察与分析生产过程是否处于统计控制状态2.若要把分析用控制图转为控制用控制图，需考虑：3.控制用控制图用于对实际生产过程进行连续监控。总结 前言一、什么是控制图？概念：控制图又称管理图，是对
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2024-05-13 07:47:05
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统计分析一般是针对批量数据,如何反映这批数据的特征,是做数据分析的根本目的,对于这些目标数据集合而言,类型其实是没有限制的,但为了能进行更好的分析,特别是利用数学的方法进行,一般都会将这些数据数字化和量化.因此一般情况下,我们统计分析的指标都可以定在数量上.那如何刻画这些数据的特征呢?平均值: 这是最简单的一个指标,这个指标反映的是数据的平均水平或能力,其优点是简单易算,但缺点也很明显,一是不能反
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2023-10-03 18:54:59
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# 在R语言中实现四分位极差
四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据集中变量变异性的一个重要统计量。它是数据中75%分位数（Q3）和25%分位数（Q1）之间的差距。在这篇文章中，我将指导你如何在R语言中计算四分位极差。以下是实现流程的概述。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|----------|
| 1
线性归一化将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，该方法实现对原始数据的等比例缩放。极差变换法通过利用变量取值的最大值和最小值（或者最大值）将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级影响，改变变量在分析中的权重来解决不同度量的问题。由于极值化方法在对变量无量纲化过程中仅仅与该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极
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2024-07-31 11:42:46
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# R语言中的四分位极差计算及实际应用
在数据分析中，了解数据的分布特征至关重要。四分位极差（Interquartile Range，IQR）是描述数据离散程度的重要统计量，它代表了数据中间50%点的范围。本文将探讨如何在R语言中计算四分位极差，并通过一个实际案例展示它的应用。
## 四分位极差的定义与计算
四分位极差通常定义为：
\[ \text{IQR} = Q_3 - Q_1 \]
原创
2024-10-30 05:15:03
193阅读
data.entry(mtcar) # 编辑
edit(mtcar) # 编辑
fix(mtcar) # 列出结构
attach(mtcar)
detach(mtcar)
table(mtcar)
barplot(table(Cry))
mean(mtcars$mpg,trim=0.1) # 截外平均
mean(mtcars$mpg） # 平均
tapply(mtcars$
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2023-10-30 21:25:39
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数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：极差：极差为数据样本中的最大值与最小值的差值，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的极差为60，反应了学习最好的学生与学习最差的学
# R语言计算四分位数极差的科普文章
四分位数极差是数据分析中一个重要的统计量，它用来衡量数据集的离散程度。四分位数是将数据集分为四个部分的三个值：第一四分位数（Q1），第二四分位数（中位数，Q2）和第三四分位数（Q3）。四分位数极差是 Q3 和 Q1 之间的差值，用于表示数据集中间一半数据的变异程度。
## 四分位数极差的定义
四分位数极差的公式为：
$$
\text{四分位数极差} =
原创
2024-10-09 05:07:15
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最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 视频：R语言中的分布滞后非线性模型（DLNM）
R语言中的分布滞后非线性模型（DLNM）与发病率，死亡率和空气污染示例 序言本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLN
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2024-07-25 20:05:14
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箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点（outlier），离群点也叫做异常值，通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。箱线图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于 QL - l.5 IQR 或者 大于 Qu + 1.5 IQR的值，QL称为下
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2023-09-24 18:23:11
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计算最大(小)值 numpy.amin(a[], axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) 其中axis控制a[]中比较大小的方向。极差： numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) Range of va
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2023-07-12 21:30:57
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一、IQR（Interquartile Range）四分位距的含义1.1 IQR的官方定义IQR 是用于标记离群值的另一种稳健方法。用于检测离群值的 IQR（Interquartile Range，四分位距）方法由 John Tukey 开发，他是开创探索性数据分析的先锋人物。此方法产生于手工计算和绘图时代，因此涉及的数据集通常较小，并且重点放在理解数据的意义上。盒须图使用四分位数（将数据划分为大
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2023-09-04 20:35:24
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R语言描述性统计在做数据分析时，一般先会对数据进行描述性统计分析，以便于描述该数据的各种特征及其所代表的总体的特征。描述性统计分析包括对数据的集中趋势、离散程度以及分布进行分析。集中趋势统计量: 均值（Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、百分位数离散趋势统计量：标准差（sd)、方差（var)、极差（range)、变异系数(CV)、标准误、样本校正平方和（CSS）、样本未校正平方和
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2023-08-20 13:45:06
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计算最小值numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])，即返回数组的最小值或沿轴的最小值 我们发现当，axis= 0和 axis=1时，是沿着轴进行操作。计算最大值numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdi
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2024-04-26 12:58:20
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pandas核心一、pandas描述性统计数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位 数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差等。在NumPy库中一些常用的统计学函数也可用于对数据框进行描述性统计。np.min 最小值
np.max 最大值
np.mean 均值
np.ptp 极差
np.median 中位数
np.std 标准差
np.var
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2023-12-14 15:25:11
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