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1 変数または複数変数の特定統計量

これまで見てきたように、summary()、psych::describe()、Hmisc::describe() といった関数を使うと、データセット内の 1 つまたは複数の変数について、多くの記述統計量を一度に取得できます。さらに、前の演習では mean()、median()、sd() などの関数を使って、個別の統計量も計算しました。

一方で、dplyr パッケージでは、summarise() 単体、または across(everything(), list()) の構文を組み合わせることで、関心のある複数のカスタム統計量を、1 度に 1 変数または複数変数に対してまとめて計算できます。

abaloneKeep データセットと dplyr パッケージはすでにロード済みです。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • abaloneKeep データセットから、summary() を使って shucked weight と whole weight の要約統計量を取得します。
  • dplyr パッケージの summarise() 関数を使って、length の平均と標準偏差を求めます。出力名は平均を mean_length、標準偏差を sd_length としてください。
  • dplyr パッケージの summarise(across(everything(), list())) 構文を使って、height と diameter の平均と標準偏差を求めます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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))))
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