R汇总功能

我在KhanAcademy.com上关于框图的例子。R汇总功能

我试图模拟问题中的R用下面的代码

x <- c(13,9,11,8,8,12,9,9,4,12,10,8,11) 
summary(x) 
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
4.000 8.000 9.000 9.538 11.000 13.000

KA的萨尔指出，有越来越在正中一个因素是否计算1时区别在于四对两种方式和第三四分位数。

有没有办法在计算其他四分位数时告诉您要排除中位数的汇总函数。

如果这种方法被认为是

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
4.000 8.000 9.000 9.538 *11.500* 13.000

怎么会没有就如何解决这些问题的方法一致的答案？

来源

2014-09-29 chribonn

这 - http://chemicalstatistician.wordpress.com/2013/08/12/exploratory-data-analysis-the-5-number-summary-two-different-methods-in-r-2/ - 有一个关于'summary'，'fivenum'和'quantile'函数之间的区别可能会对您有所帮助。 ''quantile'还解释了（有点）你的'为什么'的问题，尽管这个问题应该在[交叉验证]（http://stats.stackexchange.com/） – hrbrmstr 2014-09-29 10:16:49

实际上有9种类型的quantile可在R请参阅?quantile欲了解更多信息如何定义，哪些统计软件实现哪些，并为他们的推导的参考。你都可以看到他们在这里：

t(sapply(1:9, function(y) quantile(x,type=y))) 
     0% 25% 50%  75% 100% 
[1,] 4 8 9 11.00000 13 
[2,] 4 8 9 11.00000 13 
[3,] 4 8 9 11.00000 13 
[4,] 4 8 9 11.00000 13 
[5,] 4 8 9 11.25000 13 
[6,] 4 8 9 11.50000 13 
[7,] 4 8 9 11.00000 13 
[8,] 4 8 9 11.33333 13 
[9,] 4 8 9 11.31250 13

正如你会发现，你的数据只有在第三个四分位数的变化。 R的默认值是类型7，这就是你将从summary得到的结果。

来源

2014-09-29 10:51:06 James

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