R - 中央値、中央値、以及衛星

こんにちは、R言語の志願者さんたち！今日は、Rを使った記述統計の世界に飛び込みます。あなたの近所の親切なコンピュータサイエンスの先生として、私は平均値、中央値、および最頻値の概念をガイドするためにここにいます。コードを書いたことがないとしても心配しないでください。一緒に基礎から始めて、少しずつ進んでいきましょう。

R - Mean, Median & Mode

平均値

まずは平均値から始めましょう。これはもっとも一般的な中央値の測度です。単純な言葉で言うと、「平均」を指しています。

基本的な平均値の計算

Rで平均値を計算するには、mean()関数を使います。以下は簡単な例です：

numbers <- c(10, 20, 30, 40, 50)
result <- mean(numbers)
print(result)

これが出力されます：30

これを分解すると：

numbersというベクタをc()関数を使って作成します。
mean()関数を使ってこれらの数の平均を計算します。
結果をresultという変数に格納します。
最後に、結果を出力します。

NA値との平均値

では、NAで表される欠損データがあった場合どうなるのでしょうか？見てみましょう：

numbers_with_na <- c(10, 20, NA, 40, 50)
result_with_na <- mean(numbers_with_na)
print(result_with_na)

これが出力されます：NA

あっ！Rは欠損値をどのように処理するか分からないためNAを返します。でも、心配しないでください。解決策があります！

NAオプションの適用

NA値を無視するようにRに指示するには、na.rmオプションを使います：

numbers_with_na <- c(10, 20, NA, 40, 50)
result_na_removed <- mean(numbers_with_na, na.rm = TRUE)
print(result_na_removed)

これが出力されます：30

ずっと良いですね！na.rm = TRUEを設定することで、平均値を計算する前にNA値を削除するように指示しています。

トリムオプションの適用

時折、極端な値を平均値の計算から除外したいすることがあります。その場合に便利なのがtrimオプションです。これはデータの両端から特定の百分率の値を削除してから平均値を計算するものです。

numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)  # 異常値100に注意
result_trimmed <- mean(numbers, trim = 0.1)
print(result_trimmed)

これは3.5に近い値を出力します。

trim = 0.1を設定することで、データの両端から10%を削除してから平均値を計算します。これはアウトライヤーの影響を軽減するのに役立ちます。

中央値

中央値はデータセットを小さい順から大きい順に並べたときの中間の値です。平均値よりもアウトライヤーに影響されにくいです。

numbers <- c(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13)
result_median <- median(numbers)
print(result_median)

これが出力されます：7

median()関数はmean()関数と同様に動作します。また、NA値を処理するためのna.rmオプションもあります：

numbers_with_na <- c(1, 3, NA, 7, 9, 11, 13)
result_median_na <- median(numbers_with_na, na.rm = TRUE)
print(result_median_na)

これが出力されます：8

最頻値

興味深いことに、Rには最頻値（最も頻繁に現れる値）を計算する内蔵関数がありません。でも、心配しないでください！自分で関数を作成できます：

get_mode <- function(v) {
uniqv <- unique(v)
uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
}

numbers <- c(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5)
result_mode <- get_mode(numbers)
print(result_mode)

これが出力されます：3

このカスタム関数を分解すると：

unique(v)はベクタのユニークな値を取得します。
match(v, uniqv)は一致する位置を見つけます。
tabulate()は頻度を数えます。
which.max()は最大値の位置を見つけます。
その位置の値を返します。

関数のまとめ

ここで学んだ関数をまとめた便利な表があります：

測度	関数	オプション
平均値	mean()	na.rm, trim
中央値	median()	na.rm
最頻値	カスタム関数	N/A

心に留めておいてください、練習は完璧を生みます！異なるデータセットでこれらの関数を試してみて、オプションを変更することで結果がどのように変わるかを探求してください。

最後に、私がRを学び始めた頃の話を思い出しました。あるとき、データセットの平均値を計算するのに数時間を費やしましたが、NA値を削除するのを忘れていました。私のようにしないでください。データを確認し、必要に応じてna.rm = TRUEを使用してください！

ハッピーコーディング、そしてRでの統計的な冒険がインサイトと「啊！」の瞬間で満たされることを祈っています！

Credits: Image by storyset