Question

这令我感到困惑。当您对整数向量运行summary（）时，您似乎无法获得准确的结果。这些数字似乎已圆满了。我在具有不同操作系统的三台不同机器上尝试了这一点，结果是一样的。

对于矢量：

>a <- 0:628846
>str(a)
 int [1:628847] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
>summary(a)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
>max(a)
[1] 628846

对于data.frame：

> b <- data.frame(b = 0:628846)
> str(b)
'data.frame':   628847 obs. of  1 variable:
 $ b: int  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
> summary(b)
       b         
 Min.   :     0  
 1st Qu.:157212  
 Median :314423  
 Mean   :314423  
 3rd Qu.:471635  
 Max.   :628846  
> summary(b$b)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800

为什么这些结果不同？

Answer 1

对象a是类integer，b是类data.frame。 data frame是具有特定属性且类list（http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Data-frames）的data.frame。许多函数（包括summary）以不同方式处理不同类的对象（请参阅您可以在类summary的对象上使用lm，它会为您提供完全不同的对象）。如果您要将功能summary应用于b中的每个组件，您可以使用lapply：

> a <- 0:628846
> b <- data.frame(b = 0:628846)
> class(a)
[1] "integer"
> class(b)
[1] "data.frame"
> names(b)
[1] "b"
> length(b)
[1] 1
> summary(b[[1]]) # b[[1]] gives the first component of the list b
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> class(b$b)
[1] "integer"
> summary(b$b)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> lapply(b,summary)
$b
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> 
> # example of summary on a linear model
> x <- rnorm(100)
> y <- x + rnorm(100)
> my.lm <- lm(y~x)
> class(my.lm)
[1] "lm"
> summary(my.lm)

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.6847 -0.5460  0.1175  0.6610  2.2976 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.04122    0.09736   0.423    0.673    
x            1.14790    0.09514  12.066   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.9735 on 98 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5977, Adjusted R-squared: 0.5936 
F-statistic: 145.6 on 1 and 98 DF,  p-value: < 2.2e-16

摘要方法结果对于向量似乎不准确

1 个答案: