Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、
分位数，以及五个最大的值和五个最小的值。Info描述数据的连续性，Gmd为基尼均差。
1.3 stat.desc 函数的格式及参数意义
调用格式：stat.desc(x, basic=TRUE, desc=TRUE, norm=FALSE, p=0.95)
stat.desc 参数
x 要进行统计分析的对象，比方说是个数据框
basic 是不是返回一些基本的统计结果比如输入的观测值个数，每个变量所含缺失值的个数， 最大值，最小值等
desc 是不是返回各种描述性统计结果比如均值，中值，标准差，置信区间等
norm 是不是返回正态分布统计量
p 计算置信区间的显著性水平
2． 利用上述函数对数据的编程分析
2．1 三种函数的基本编程及其主要分析结果
（1） summary函数
vars <- c(“mpg”, “hp”, “wt”)
head(mtcars[, vars])
summary(mtcars[, vars])
【程序说明】：
(1)mtcars是R自带的数据集里的一个描述的是一些汽车的特征，进入R之后就可以使用，这个mtcars是一个数据框
(2)mtcars一共有11个变量，我们使用vars <- c(“mpg”, “hp”, “wt”), 从中选取三个变量
(3) head(mtcars[,vars])查看数据框开头的6个数据
（4）summary(mtcars[, vars])统计三个变量的描述性统计信息。
（2）describe 函数
library(Hmisc)
vars <- c(“mpg”, “hp”, “wt”)
head(mtcars[, vars])
describe(mtcars[, vars])
【程序说明】：
同上。
（3）stat.desc 函数
library(pastecs)
vars <- c(“mpg”, “hp”, “wt”)
head(mtcars[, vars])
stat.desc(mtcars[vars],norm = T)
任务1
读取student_BMI.csv中21个学生的相关数据，分别使用sort，rank，order对BMI进行排序。
# 读取CSV文件数据
data <- read.csv("student\_BMI.csv")
# 提取BMI数据
bmi_data <- data$BMI
# 使用sort对BMI进行排序
sorted_bmi <- sort(bmi_data)
print("Sorted BMI:")
print(sorted_bmi)
# 使用rank对BMI进行排名
bmi_rank <- rank(bmi_data)
print("BMI Rank:")
print(bmi_rank)
# 使用order获取排序的顺序索引
bmi_order <- order(bmi_data)
print("BMI Order:")
print(bmi_order)
任务2
随机产生21名学生的高数和英语成绩向量，并加入到上题产生的数据框中。
# 随机生成高数和英语成绩向量
set.seed(123) # 设置随机种子以确保结果可重现
math_scores <- round(runif(21, min = 60, max = 100), 2) # 随机生成高数成绩
english_scores <- round(runif(21, min = 60, max = 100), 2) # 随机生成英语成绩
# 将随机生成的高数和英语成绩添加到数据框中
data$Math_Score <- math_scores
data$English_Score <- english_scores
任务3：
对BMI，高数，英语成绩进行描述性统计分析。指出这三项的一些描述性指数
，包括最小值、最大值、极差、平均数、方差、标准差、变异系数。
# 定义函数计算描述性统计指标
describe_stats <- function(x) {
stats <- c(
min = min(x),
max = max(x),
range = max(x) - min(x),
mean = mean(x),
variance = var(x),
sd = sd(x),
coefficient_of_variation = sd(x) / mean(x)
)
return(stats)
}
# 对BMI、高数和英语成绩进行描述性统计分析
bmi_stats <- describe_stats(data$BMI)
math_stats <- describe_stats(data$Math_Score)
english_stats <- describe_stats(data$English_Score)
# 输出描述性统计指标
cat("BMI Descriptive Statistics:\n")
print(bmi_stats)
cat("\nMath Score Descriptive Statistics:\n")
print(math_stats)
cat("\nEnglish Score Descriptive Statistics:\n")
print(english_stats)
问题4
有50个小区水稻产量的资料如下：
37 46 38 38 39 35 35 33 35 36 36 35 38 34 35 37 37 32 36 35
39 39 42 33 36 36 38 34 35 38 36 33 33 35 34 28 30 33 35 36
34 41 39 43 36 35 26 34 35 31
（1）使用hist函数画出其直方图，使用density函数加入密度曲线，使用table统计产量频数，并进行简单分析。
# 50个小区水稻产量数据
yield_data <- c(37, 46, 38, 38, 39, 35, 35, 33, 35, 36, 36, 35, 38, 34, 35, 37, 37, 32, 36, 35,
39, 39, 42, 33, 36, 36, 38, 34, 35, 38, 36, 33, 33, 35, 34, 28, 30, 33, 35, 36,
34, 41, 39, 43, 36, 35, 26, 34, 35, 31)
# 绘制直方图
hist(yield_data, breaks = 10, col = "skyblue", xlab = "Yield", ylab = "Frequency",
main = "Histogram of Rice Yield")
# 添加密度曲线
lines(density(yield_data), col = "red")
# 使用 table 统计产量频数
yield_freq <- table(yield_data)
print("Frequency of Yields:")
print(yield_freq)
（2）利用上问的频数分布计算基本统计数，包括样本容量、最小值、最大值、极差、平均数、方差、标准差、变异系数。
# 计算基本统计数
sample_size <- length(yield_data) # 样本容量
min_value <- min(yield_data) # 最小值
max_value <- max(yield_data) # 最大值
range_value <- max_value - min_value # 极差
mean_value <- mean(yield_data) # 平均数
