基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训班

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训机构

数)

1. 定义

内四分位距（interquartile range, IQR），是描述统计学中的一种方法，以确定第三四分位数和第一四分位数的分别（即Q_1, Q_3的差距）。与方差、标准差一样，表示统计资料中各变量分散情形，但四分差更多为一种稳健统计（robust statistic）。

2. 公式

四分位距：IQR=Q3-Q1

四分位差：QD=（Q3-Q1）/2

3. R语言实现方法：

quantile(x)

fivenum(x)

四分位距： S<-fivenum(x) S[3]-S[1]

例如

> quantile(Nile)0% 25% 50% 75% 100% 456.0 798.5 893.5 1032.5 1370.0> fivenum(Nile)[1] 456.0 798.0 893.5 1035.0 1370.0

1. 定义

在统计学中，峰度（Kurtosis）又称峰态系数，用来衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。峰度刻划不同类型的分布的集中和分散程序。设分布函数F(x)有中心矩μ_2, μ_4，则C_k=μ_4/(μ_2^2 )-3为峰度系数。

2. 公式

3. 距

1) 原点距(moment about origin)

对于正整数k，如果E(X^k)存在，称μ^k=E(X^k)为随机变量X的k阶原点矩。X的数学期望（均值）是X的一阶原点矩，即E(X)=μ^1。

2) 中心距(moment about centre)

对于正整数k，如果E(X)存在，且E([X – EX]k)也存在，则称E([X-EX]k)为随机变量X的k阶中心矩。如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)= E([X-EX]2)

4. R语言实现方法：kurtosis(x)

例如：

> library(PerformanceAnalytics)> kurtosis(Nile)[1] -0.3049068

1.2.9 偏度(Skewness)

1. 定义

在机率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。

2. 公式

当Cs>0时，概率分布偏向均值右则,Cs<0时，概率分布偏向均值左则。

3. R语言实现方法：skewness(x)

例如：

> library(PerformanceAnalytics)> skewness(Nile)[1] 0.3223697

为什么大家选择光环大数据！

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入

浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。

光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。

参加“AI智客计划”，享2000元助学金！

【报名方式、详情咨询】

光环大数据网站报名：

手机报名链接：http:// /mobile/