一、描述性统计分析

基本描述性统计

summary( ) 比fivenum 多一个均值
fivenum( ) 最大最小值外加三个分位数
Hmisc::describe( ) 变量和观测的数目，缺失值、唯一值的数目，均值，分位数，5个最大值，5个最小值
pastecs:: stat.desc ( x, basic=TRUE, desc=TRUE, norm=FALSE, p=0.95) 此函数非常强大 令norm=TRUE，返回正太分布统计量，包括偏度，峰度，和Shapiro-Wilk正态检验结果。
psych:: describe( ) 偏度，峰度等等，很全

分组描述性统计

aggregate( data, by=list( ), fun)
by(data, INDICES, fun) 其中INDICES是一个因子或y因子组成的列表
doBy::summaryBy( formula, data=dataframe, fun) formula的格式为：

var1+var2+... ~ groupvar1+groupvar2+...

psych::describe.by( data, 分组变量) 返回观测数，均值，标准差，中位数，截尾均值，绝对中位差，最小值，最大值，值域，偏度，峰度

R基本统计分析
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R语言基本统计分析
原创文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/URD3Lz69fY8CKdKT3IcNJQ “...
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