Rで解析:記述統計に役に立つかも?「ds」パッケージ


因子間の相関やデータセットの記述統計を出力することができます。本パッケージの出力は基本コマンドの組み合わせで再現することができますが、地味に便利なパッケージだと思います。

パッケージのバージョンは3.0。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。


パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("ds")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("ds")

###データ例の作成#####
n <- 100 TestDF <- data.frame(Data1 = sample(1:100, n, replace = TRUE), Data2 = rnorm(n), Data3 = sample(1:100, n, replace = TRUE), Data4 = sample(1:100, n, replace = TRUE)) ######## #データ間の相関を計算:dscorコマンド #計算方法の指定:methodオプション;Pearson = 1,Spearman = 2 dscor(TestDF, method = 1) pairs correlation p-value 1 Data1 and Data2 0.2138 0.0327 2 Data1 and Data3 -0.0885 0.3815 3 Data1 and Data4 -0.0062 0.9515 4 Data2 and Data3 -0.0807 0.4247 5 Data2 and Data4 0.1001 0.3219 6 Data3 and Data4 0.0806 0.4253 #データの記述統計を表示:gdaコマンド gds(TestDF) Data1 Data2 Data3 Data4 Mean 48.7100 0.2029 49.1600 52.7000 Maximum 100.0000 3.3109 99.0000 100.0000 Minimum 1.0000 -2.0614 1.0000 1.0000 Median 48.0000 0.2081 53.0000 55.5000 Mean + 3 standard deviation 135.5529 3.0087 135.9531 140.7501 Mean + 2 standard deviation 106.6053 2.0735 107.0221 111.4001 Mean + 1 standard deviation 77.6576 1.1382 78.0910 82.0500 Mean - 1 standard deviation 19.7624 -0.7323 20.2290 23.3500 Mean - 2 standard deviation -9.1853 -1.6676 -8.7021 -6.0001 Mean - 3 standard deviation -38.1329 -2.6029 -37.6331 -35.3501 Quantile (99.87%) 99.8713 3.1819 98.7426 99.8713 Quantile (97.73%) 98.0000 2.0439 96.5054 96.7527 Quantile (84.14%) 82.5972 1.0503 80.5972 87.5972 Quantile (15.87%) 18.7113 -0.8093 11.0000 18.0000 Quantile (2.28%) 5.2572 -1.3383 2.2572 3.7716 Quantile (0.14%) 1.1386 -2.0124 1.1386 1.1386 n 100.0000 100.0000 100.0000 100.0000 Range 99.0000 5.3723 98.0000 99.0000 Variance 837.9656 0.8747 837.0044 861.4242 Standard deviation 28.9476 0.9353 28.9310 29.3500 Standard error of the mean 2.8948 0.0935 2.8931 2.9350 Coefficient of variation (%) 59.4285 460.9083 58.8508 55.6927 Skewness 0.1550 0.1971 -0.0704 -0.0823 Kurtosis 1.7487 3.3125 1.7917 1.7428 P-value (Shapiro-Wilk) 0.0003 0.5936 0.0009 0.0005 [/code]


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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