Statistiques spécifiques pour une ou plusieurs variables
Comme vous l’avez vu, vous pouvez utiliser des fonctions comme summary(), psych::describe() ou Hmisc::describe() pour obtenir en une fois de nombreuses statistiques descriptives pour une ou plusieurs variables d’un jeu de données. Vous avez aussi calculé des statistiques individuelles dans des exercices précédents à l’aide de fonctions comme mean(), median(), sd() et d’autres.
Cependant, le package dplyr propose la fonction summarise(), seule ou combinée avec la syntaxe across(everything(), list()), pour produire plusieurs statistiques personnalisées d’intérêt sur une ou plusieurs variables à la fois.
Le jeu de données abaloneKeep et le package dplyr sont déjà chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>R pour les utilisateurs de SAS</cours>Instructions de l’exercice
- Obtenez des statistiques récapitulatives pour le poids écaillé (shucked weight) et le poids total (whole weight) du jeu de données
abaloneKeepà l’aide desummary(). - Calculez la moyenne et l’écart type de la longueur en utilisant la fonction
summarise()du packagedplyr. Nommez les statistiques de sortiemean_lengthetsd_lengthpour la moyenne et l’écart type, respectivement. - Calculez la moyenne et l’écart type de la hauteur et du diamètre en utilisant la syntaxe
summarise(across(everything(), list()))du packagedplyr.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Run summary() for shuckedWeight and wholeWeight
abaloneKeep %>%
select(___, ___) %>%
___
# Get mean and sd for length
abaloneKeep %>%
___(___ = mean(___),
___ = sd(___))
# Get mean and sd for height and diameter
abaloneKeep %>%
___ %>%
summarise(across(everything(),list(___ = ~ mean(.x),
___ = ~ sd(.x))))