Інформація про дані з урахуванням додаткових функцій і пакетів

Крім базових функцій R, існує ряд додаткових функцій і пакетів, які можуть бути використані для отримання інформації про дані. Ось деякі з найпоширеніших:

• Функція summary(): Функція summary() надає загальний огляд даних, включаючи середнє, медіану, стандартне відхилення, мінімальне і максимальне значення.

• Функція describe(): Функція describe() надає більш детальний огляд даних, включаючи також межі квантилей, коефіцієнти асиметрії і ексцесу.

• Пакет psych: Пакет psych надає широкий спектр функцій для аналізу даних, включаючи оцінку інформативних статистичних параметрів, таких як модальний розподіл, середнє геометричне, середнє гармонічне та середнє квадратичне.

• Пакет ggplot2: Пакет ggplot2 надає потужний інструмент для візуалізації даних, включаючи стовпчасті діаграми, діаграми розмаху та гістограми.

Оцінювання інформативних статистичних параметрів

Інформативні статистичні параметри - це параметри, які дають корисну інформацію про дані. До таких параметрів відносяться:

• Медіана: Медіана - це значення, яке лежить посередині набору даних, коли дані ранжуються в порядку зростання. Медіана є інформативною, оскільки вона не залежить від викривлення даних.

• Стандартне відхилення: Стандартне відхилення - це міра того, наскільки дані розкидані навколо середнього значення. Стандартне відхилення є інформативним, оскільки воно може бути використано для визначення того, наскільки дані близькі до середнього значення.

• Квантиль: Квантиль - це значення, яке розділяє набір даних на дві рівні частини. Квантили є інформативними, оскільки вони можуть бути використані для визначення того, як дані розподілені.

• Модальний розподіл: Модальний розподіл - це розподіл, у якому найчастіше зустрічається певне значення. Модальний розподіл є інформативним, оскільки він може бути використаний для визначення того, чи є у даних переважаюче значення.

Гістограмна оцінка даних

Гістограма - це графік, який показує розподіл даних. Гістограми є інформативними, оскільки вони можуть бути використані для визначення того, як дані розподілені.

Для побудови гістограми даних у R можна використовувати функцію hist(). Функція hist() приймає як вхід набір даних і параметри, які контролюють вигляд гістограми.

Ось приклад побудови гістограми даних:

Фрагмент кода

# Генеруємо набір даних

x <- rnorm(1000)

# Будуємо гістограму

hist(x)

Цей код створить гістограму, яка показує розподіл даних x.

Гістограми можна використовувати для оцінки таких характеристик даних, як:

• Медіана: Медіана даних відповідає тому, де гістограма досягає свого максимуму.

• Стандартне відхилення: Стандартне відхилення даних можна оцінити за шириною гістограми.

• Квантиль: Квантиль даних можна оцінити за положенням горизонтальної лінії на гістограмі.

• Модальний розподіл: Модальний розподіл даних можна оцінити за положенням горизонтальної лінії на гістограмі, яка відповідає найвищому піку.

Гістограми є потужним інструментом для візуалізації даних. Вони можуть бути використані для отримання загального уявлення про розподіл даних, а також для оцінки інформативних статистичних параметрів.