He aquí una selección de funciones estadísticas que vienen con la instalación R estándar. Encontrará muchos otros en R paquetes.
Video: FUNCIONES ESTADÍSTICAS EN EXCEL
Tendencia central y variabilidad
Función
Calcula lo que
media (x)
La media de los números en vector x.
mediana (x)
La mediana de los números en vector x
var (x)
varianza estimada de la población de la que se toman muestras de los números en vector x
sd (x)
Estimado desviación estándar de la población de la que se toman muestras de los números en vector x
escala (x)
las puntuaciones estándar (puntuaciones z) para los números en el vector x
la posición relativa
Función
Calcula lo que
sort (x)
Los números en vector x en orden creciente
sort (x) [n]
El número más pequeño n-ésimo en el vector x
rango (x)
Filas de los números (en orden creciente) en el vector x
rango (-x)
Filas de los números (en orden decreciente) en vector x
rango (x, ties.method = “promedio”)
Filas de los números (en orden creciente) en el vector x, con números atadas dado el promedio de los rangos que los lazos se han alcanzado
rango (x, ties.method = “min”)
Filas de los números (en orden creciente) en el vector x, con números atadas dado el mínimo de las filas que los lazos se han alcanzado
rango (x, ties.method = “max”)
Filas de los números (en orden creciente) en el vector x, con números atadas dado el máximo de las filas que los lazos se han alcanzado
cuantil (x)
el 0º, 25º, 50º, 75º, y 100º percentiles (es decir, el cuartiles) De los números en vector x. (Eso no es un error de imprenta:. Cuantil (x) devuelve los cuartiles de x)
t-pruebas
Función
Calcula lo que
t.test (x, mu = n, alternativa = “two.sided”)
prueba t de dos colas que la media de los números en vector x es diferente de n.
t.test (x, mu = n, alternativa = “mayor”)
t-test de una cola que la media de los números en el vector x es mayor que n.
t.test (x, mu = n, alternativa = “menos”)
t-test de una cola que la media de los números en el vector x es menor que n.
t.test (x, y, mu = 0, var.equal = TRUE, alternativa = “two.sided”)
prueba t de dos colas que la media de los números en vector x es diferente de la media de los números en vector y. Las variaciones en los dos vectores se supone que son iguales.
t.test (x, y, mu = 0, alternativa = “two.sided”, emparejado = TRUE)
prueba t de dos colas que la media de los números en vector x es diferente de la media de los números en vector y. Los vectores representan muestras emparejados.
Análisis de Varianza (ANOVA)
Función
Calcula lo que
aov (y ~ x, datos = d)
De un solo factor ANOVA, con los números en vector y como la variable dependiente y los elementos del vector x como los niveles de la variable independiente. Los datos están en la trama de datos d.
aov (y ~ x + Error (w / x), de datos = d)
ANOVA de medidas repetidas, con los números en vector y como la variable dependiente y los elementos en el vector x como los niveles de una variable independiente. Error (w / x) indica que cada elemento en el vector w experiencias todos los niveles de x (es decir, x es una medida repetida). Los datos están en la trama de datos d.
aov (y ~ x * z, data = d)
ANOVA de dos factores, con los números en vector y como la variable dependiente y los elementos de los vectores x y z como los niveles de las dos variables independientes. Los datos están en la trama de datos d.
aov (y ~ x * z + Error (w / z), los datos = d)
Mixed ANOVA, con los números en el vector z como la variable dependiente y los elementos de los vectores x e y como los niveles de las dos variables independientes. Error (w / z) indica que cada elemento en el vector w experiencias todos los niveles de z (es decir, z es una medida repetida). Los datos están en la trama de datos d.
Correlación y regresión
Función
Calcula lo que
cor (x, y)
El coeficiente de correlación entre los números en el vector x y los números en vector y
cor.test (x, y)
El coeficiente de correlación entre los números en el vector x y los números en vector y, además de una prueba t de la importancia del coeficiente de correlación.
lm (y ~ x, datos = d)
El análisis de regresión lineal con los números en vector y como la variable dependiente y los números en el vector x como la variable independiente. Los datos están en la trama de datos d.
coeficientes (a)
Pendiente y la intersección de modelo de regresión lineal a.
CONFINT (a)
Los intervalos de confianza de la pendiente y la intersección de la regresión lineal modelo una
lm (y ~ x + z, data = d)
El análisis de regresión múltiple con los números en vector y como la variable dependiente y los números en los vectores x y z como las variables independientes. Los datos están en la trama de datos d.
Cuando se lleva a cabo un ANOVA o un análisis de regresión, el análisis almacenar en una lista. Por ejemplo, un lt; - lm (y ~ x, datos = d)
Video: Funciones de Estadísticas en Excel
A continuación, para ver los resultados presentadas, utilice la función de resumen ():
