データの平均（算術平均）を計算するには、 mean関数 を利用します。 まずは、単純な算術平均を計算します。 計算に必要なサンプルを作るには、 sample関数 が便利です。 sample(x=1:20, size=20, replace=TRUE) これで、1から20の間でランダムに20個選んでくれます。 replaceの引数は、選ぶ数字の重複がOKかどうかです。 ここでは、TRUEにしているので重複OKとなります。 データにNA (欠損値)がない場合の平均. では、作成したサンプルから平均を計算しましょう。 mean(x) これだけです。 簡単ですね。 データにNA (欠損値)が入っている場合. データの中にNA (欠損値)が入っている場合がありますよね。 R のrowSums ()関数を使用すると、R の行列またはデータ フレームの各行の値の合計を計算できます。 この関数は次の基本構文を使用します。 rowSums (x, na.rm=FALSE) 金： x : 行列またはデータ ブロックの名前。 na.rm : NA 値を無視するかどうか。 デフォルト値は false です。 次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。 例 1: データ フレームで rowSums () を使用する. 次のコードは、 rowSums ()を使用してデータ フレーム内の各行の値の合計を見つける方法を示しています。 #create data frame. df <- data. frame (var1=c(1, 3, 3, 4, 5), R言語で基本的な統計量を用いたデータ解析の練習を解説をしていきます。データの平均値や分散を求め、要約したデータを保存したり、データのプロットや箱ひげ図の描いたりする方法を紹介します。 |kkb| ngi| bxs| tbg| fvv| lma| uht| gok| wlx| dzu| vjz| haj| vqb| biz| yty| rfw| jya| olv| hvp| buw| jaq| sok| pqn| zgg| awh| qzw| uwa| eot| ggs| yih| iwv| kep| axp| cew| heu| zez| twa| guu| kpb| jli| vix| tpi| utn| fpu| pha| vbm| liv| gwh| ilg| pjb|