Функция table() в R - статистика частот
Примеры на языке RФункция table() в R используется для подсчета частоты каждого значения в векторе и создания таблицы частот.
table() также может вычислять перекрестные частоты (таблицы сопряженности) нескольких категориальных переменных и является базовым инструментом для анализа данных.
Синтаксис функции table() следующий:
table(x, y = NULL)
Описание параметра:
xКатегориальная переменная или вектор.
yНеобязательная вторая категориальная переменная, используемая для создания таблицы сопряжённости.
Пример
# Подсчёт частот каждой категории
colors <- c("red", "blue", "red", "green", "blue", "red", "blue", "green", "red", "red")
freq <- table(colors)
print("Частоты цветов:")
print(freq)
# Пропорции
prop <- prop.table(freq)
print("Пропорции цветов:")
print(prop)
colors <- c("red", "blue", "red", "green", "blue", "red", "blue", "green", "red", "red")
freq <- table(colors)
print("Частоты цветов:")
print(freq)
# Пропорции
prop <- prop.table(freq)
print("Пропорции цветов:")
print(prop)
Выполнение приведенного выше кода дает следующий вывод:
[1] "颜色频数:" colors 红 蓝 绿 5 3 2 [1] "颜色比例:" colors 红 蓝 绿 0.5 0.3 0.2
table() также может создавать многомерные таблицы сопряжённости:
Пример
# Кросстабуляция: Пол × Покупка
gender <- c("male", "female", "male", "female", "male", "male", "female", "female")
purchase <- c("yes", "yes", "no", "yes", "yes", "no", "no", "yes")
cross_table <- table(gender, purchase)
print("Кросстабуляция: Пол × Покупка:")
print(cross_table)
# Проценты по строкам
print("Проценты по строкам:")
print(prop.table(cross_table, margin = 1))
gender <- c("male", "female", "male", "female", "male", "male", "female", "female")
purchase <- c("yes", "yes", "no", "yes", "yes", "no", "no", "yes")
cross_table <- table(gender, purchase)
print("Кросстабуляция: Пол × Покупка:")
print(cross_table)
# Проценты по строкам
print("Проценты по строкам:")
print(prop.table(cross_table, margin = 1))
Выполнение приведенного выше кода дает следующий вывод:
[1] "性别 × 购买 交叉表:"
purchase
gender 否 是
男 2 2
女 1 3
[1] "行百分比:"
purchase
gender 否 是
男 0.50 0.50
女 0.25 0.75
Другие расширения