統計基本公式

GNU R：

# 統計基本公式 # 平均值: 使用 R 內定函數 Mean <- function(myData) { myMean <- mean(myData) myMean } # 平均值: 公式求算 Mean2 <- function(myData) { myMean <- sum(myData) / length(myData) myMean } # 中值: 使用 R 內定函數 Median <- function(myData) { myMedian <- median(myData) myMedian } # 中值: 公式求算 Median2 <- function(myData) { myMid <- length(myData) if (myMid %% 2 ==1) { myMid <- myMid - 1 myMid <- 1 + (myMid %/% 2) myMedian <- myData[myMid] } else { myMid <- myMid %/% 2 myMedian <- (myData[myMid] + myData[myMid + 1]) / 2 } myMedian } # 變異數: 使用 R 內定函數 Variance <- function(myData, isSample) { if (isSample) { myVariance <- var(myData) } else { myMean <- Mean(myData) for (myElement in c(1:length(myData))) { myData[myElement] <- (myData[myElement] - myMean) ^ 2 } myVariance <- Mean(myData) } myVariance } # 變異數: 公式求算 Variance2 <- function(myData, isSample) { myMean <- Mean(myData) for (myElement in c(1:length(myData))) { myData[myElement] <- (myData[myElement] - myMean) ^ 2 } if (isSample) { myVariance <- sum(myData) / (length(myData) - 1) } else { myVariance <- Mean(myData) } myVariance } # 標準差: 使用 R 內定函數 StdDeviation <- function(myData, isSample) { if (isSample) { myStdDeviation <- sd(myData) } else { myStdDeviation <- sqrt(Variance(myData, isSample)) } myStdDeviation } # 標準差: 公式求算 StdDeviation2 <- function(myData, isSample) { myStdDeviation <- sqrt(Variance2(myData, isSample)) myStdDeviation } # 分位差: 使用 R 內定函數 InterQuartileRange <- function(myData) { myIQR <- IQR(myData) myIQR }

# z-score Z <- function(myStdDevation, myMean, myValue) { myZ <- (myValue - myMean) / myStdDevation myZ }