Статистические выводы: таблицы сопряженности и сравнение средних

eq_1
На рисунке, если что, изображена кривая нормального распределения :)
В предыдущих двух главах было рассмотрено построение частотных таблиц (в том числе и таблиц сопряженности), а также средних значений, как методы описательной статистики. Как известно эти методы позволяют делать и статистические выводы. Последним и посвящена эта глава.
В случае таблиц сопряженности предварительно необходимо создать соответствующие объекты и уже к ним применять статистические критерии. В случае же сравнения средних значений работа может вестись как с массивом данных напрямую, так и со специально созданными векторами.
Читать дальше...
Comments

Описательные статистики: средние значения

uw
Наконец возвращаюсь к анализу данных в R. Сложно было подобрать изображение для статьи о средних значениях... Потом вспомнил об усредненных фото женских лиц разной национальности. Тоже способ агрегации данных :) Если просмотреть все фото, то украинские женщины точно в ряду самых красивых.
Вобщем прикоснемся к прекрасному - обобщению данных с помощью средних значений. Самый простой способ заключается в использовании функции summary(). Она может быть применена как к вектору, так и к фрейму данных (в последнем случае обобщенные данные будут выведены для всех переменных массива). В зависимости от того, является ли переменная фактором или просто чиcловым вектором, выведенные результаты будут соответственно или в виде одномерного частотного распределения, или в виде набора показателей (минимальное значение, первый квартиль, медиана, среднее, третий квартиль, максимальное значение). Для примера я использую массив с показателями Freedom House и UNDP по всем странам мира.
Чтобы не загромождать текст, выведу сводку данных только для трех переменных массива - статуса свободы, ожидаемой продолжительности жизни и среднего количества лет обучения в стране: Читать дальше...
Comments