r 中的总体方差

Question

如何使用 R 计算数据的总体方差？

我读到有一个名为 popvar 的软件包，但我的版本是 0.99.892，但我找不到该软件包

Answer 1

您可以在此处找到软件包 popvar 的详细信息：https://cran.r-project.org/web/packages/PopVar/index.html - 您可以使用命令 install.packages("PopVar"); 安装它注意名称区分大小写（大写 P，大写 V ).

Answer 2

base R中的var()函数计算样本方差，总体方差与样本方差相差n / n - 1倍数。因此，计算总体方差的另一种方法是 var(myVector) * (n - 1) / n，其中 n 是向量的长度，下面是一个示例：

x <- 1:10
var(x) * 9 /10
[1] 8.25

从总体方差的定义：

sum((x - mean(x))^2) / 10
[1] 8.25

Answer 3

您已经有了很好的答案，但我想证明您可以轻松地创建自己的便利函数。令人惊讶的是，人口 variance/standard 偏差函数在基础 R 中不可用。它在Excel/Calc 和其他软件中可用。拥有这样的功能并不难。它可以命名为 sdp 或 sd.p 或用 sd(x, pop = TRUE)

调用

这是没有类型检查的总体方差的基本版本：

  x <- 1:10
  varp <- function(x) mean((x-mean(x))^2)
  varp(x)
  ## [1] 8.25

要扩大规模，如果速度是个问题，可以使用 colSums and/or colMeans（参见：https://rdrr.io/r/base/colSums.html）

Answer 4

您可以使用以下函数计算总体方差：

pvar <- function(x) {
  sum((x - mean(x))**2) / length(x)
}

其中 x 是一个数值向量，用于保存人口数据。例如：

> x <- c(1, 3, 5, 7, 14)
> pvar(x)
[1] 20

r 中的总体方差

Population Variance in r

r

variance