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7 Ich habe wurde eine neue Funktion Hinzugefügt, um die HistogramTools Paket auf CRAN, PlotRelativeFrequency() die eine Histogramm-Objekt und erzeugt eine relative Häufigkeit Histogramm plot. Dies ist jetzt erhältlich bei R-Forge und wird in HistogramTools 0, 3 für die nächsten CRAN release. Verwendung von SAS zum Zählen der Häufigkeit jeder Beobachtung in einer Spalte wie in R - sas, Häufigkeit. Im Grunde müssen Sie nur zwei änderungen an der Standard-Histogramme in R. Zuerst müssen Sie teilen jeden zählen, indem die Summe aller Zählungen, und Sie müssen, ersetzen Sie die y-Achsenbeschriftung beachten Sie, dass es jetzt Plotten Sie die Relativen Häufigkeiten. x <- runif ( 100) h <- hist ( x, plot = F) h $ counts <- h $ counts / sum ( h $ counts) plot ( h, freq = TRUE, ylab = "Relative Frequency") Oder einfach ckages ( "HistogramTools", repos = ") library ( HistogramTools) PlotRelativeFrequency ( hist ( x, plot = F)) Informationsquelle Autor der Antwort MurrayStokely
Die Anzahl der fehlenden Werte, den Mittelwert, Median, Minimum und Maximum, sowie das 25. und 75. Quantil berechnet summary() in einem Rutsch: Empfehlenswert ist auch die Funktion describe() aus den Paket psych. Sie berechnet noch zusätzlich die Standardabweichung und den Standardfehler des Mittelwerts ( se), die Mittlere absolute Abweichung vom Median ( mad), die Schiefe und Kurtosis, sowie den getrimmten Mittelwert ( trimmed). describe ( Daten, = TRUE) Nach Gruppen aufteilen Oft hat man ein Studiendesign, bei dem verschiedene Gruppen separat betrachtet werden sollen. R haeufigkeiten zahlen video. Hierzu kann man eine andere Funktion aus dem psych Paket nehmen, describeBy(), welche die deskriptiven Statistiken separat für jede Gruppe berechnet: describeBy ( Daten, group = Daten $ Species) describeBy() kann auch nach mehreren Gruppen und sogar Formeln deskriptive Statistiken berechnen: describeBy ( Daten, group = list ( Daten $ Gruppe1, Daten $ Gruppe2, Daten $ Gruppe3)) describeBy ( y ~ A + B, data = Daten) Weiter R: Häufigkeiten und Kreuztabellen
Chi²-Test für Unabhängigkeit Das verbreitetste Verfahren zur statistischen Analyse von Kreuztabellen ist der Chi²-Test. Er überprüft, ob die Variablen der Kreuztabelle von einander unabhängig sind. In R kann er für eine Kreuztabelle mit zwei Variablen mit beliebig vielen Kategorien ( n × m) einfach mit der Funktion () aufgerufen werden. Für größere Tabellen mit mehr als zwei Variablen, liefert die Funktion summary() ebenfalls die Chi²-Statistik. () erlaubt es über die Parameter = TRUE und B = 5000 eine Monte-Carlo Simulation durchzuführen. Häufigkeitstabellen | Crashkurs Statistik. Dies ist vor allem dann von Vorteil, wenn Zellhäufigkeiten unter 5 sind oder wenn robustere Ergebnisse gefragt sind. Exakter Test nach Fisher Wie der Name schon sagt, ist der Test von Fisher ein exaktes Verfahren. Es kann für Kreuztabellen mit Zwei Variablen, also n × m, wie auch der Chi²-Test. Er gehört zu einer Klasse von exakten Tests, die so genannt werden, weil die Signifikanz (d. h. der p -Wert) exakt berechnet werden kann, anstatt sich auf eine Annäherung zu verlassen, die im erst Grenzwert exakt wird, wenn der Stichprobenumfang ins Unendliche ansteigt, wie es bei vielen statistischen Tests der Fall ist.