R语言计算mtcars数据常用统计指标：mpg、cyl、hp、drat的描述性统计分析

本教程将指导您如何使用R语言对mtcars数据集中的mpg、cyl、hp和drat变量进行描述性统计分析，计算其最小值、最大值、均数、标准差、中位数、25%分位数和75%分位数。

**代码示例：**R# 加载mtcars数据集data(mtcars)

选择目标变量vars <- c('mpg', 'cyl', 'hp', 'drat')

计算描述性统计指标result <- sapply(mtcars[vars], function(x) { c( '最小值' = min(x), '最大值' = max(x), '均值' = mean(x), '标准差' = sd(x), '中位数' = median(x), '25%分位数' = quantile(x, 0.25), '75%分位数' = quantile(x, 0.75) )})

打印结果print(result)

代码解释：

1. 加载数据: data(mtcars)加载内置的mtcars数据集。2. 选择变量: vars <- c('mpg', 'cyl', 'hp', 'drat')定义了要分析的变量列表。3. 计算统计指标: - sapply()函数对mtcars[vars]中的每个变量应用一个匿名函数。 - 匿名函数使用c()函数创建一个包含各种统计指标的向量。 - min(), max(), mean(), sd(), median()和quantile()函数分别计算最小值、最大值、均值、标准差、中位数和分位数。4. 打印结果: print(result)将结果以易于阅读的矩阵形式输出。

通过运行这段代码，您将获得mpg、cyl、hp和drat的详细描述性统计信息，帮助您更好地理解数据特征。