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これは私を困惑させます。整数のベクトルに対して summary() を実行すると、正確な結果が得られないようです。数値は四捨五入されているようです。異なる OS の 3 つの異なるマシンでこれを試しましたが、結果は同じです。

ベクトルの場合:

>a <- 0:628846
>str(a)
 int [1:628847] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
>summary(a)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
>max(a)
[1] 628846

data.frame の場合:

> b <- data.frame(b = 0:628846)
> str(b)
'data.frame':   628847 obs. of  1 variable:
 $ b: int  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
> summary(b)
       b         
 Min.   :     0  
 1st Qu.:157212  
 Median :314423  
 Mean   :314423  
 3rd Qu.:471635  
 Max.   :628846  
> summary(b$b)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800

これらの結果が異なるのはなぜですか?

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オブジェクトaはクラスですinteger、bクラスdata.frameです。Adata frameは、list特定のプロパティとクラスdata.frame( http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Data-frames ) を持つ です。を含む多くの関数は、異なるクラスのオブジェクトを異なる方法で処理します (クラスのオブジェクトでsummary使用できることを確認してください。これにより、まったく異なるものが得られます)。のすべてのコンポーネントに関数を適用する場合は、次を使用できます。summarylmsummaryblapply

> a <- 0:628846
> b <- data.frame(b = 0:628846)
> class(a)
[1] "integer"
> class(b)
[1] "data.frame"
> names(b)
[1] "b"
> length(b)
[1] 1
> summary(b[[1]]) # b[[1]] gives the first component of the list b
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> class(b$b)
[1] "integer"
> summary(b$b)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> lapply(b,summary)
$b
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
      0  157200  314400  314400  471600  628800 
> 
> # example of summary on a linear model
> x <- rnorm(100)
> y <- x + rnorm(100)
> my.lm <- lm(y~x)
> class(my.lm)
[1] "lm"
> summary(my.lm)

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.6847 -0.5460  0.1175  0.6610  2.2976 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.04122    0.09736   0.423    0.673    
x            1.14790    0.09514  12.066   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.9735 on 98 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5977, Adjusted R-squared: 0.5936 
F-statistic: 145.6 on 1 and 98 DF,  p-value: < 2.2e-16
于 2012-06-14T06:56:26.210 に答える