В статистике z-показатель говорит нам, на сколько стандартных отклонений значение отличается от среднего. Мы используем следующую формулу для расчета z-показателя:
z = (X - μ) / σ
куда:
- X — это одно необработанное значение данных.
- μ - среднее значение населения
- σ - стандартное отклонение населения
В этом руководстве объясняется, как рассчитать z-значения для необработанных значений данных в R.
Пример 1. Найдите Z-показатели для одного вектора
В следующем коде показано, как найти z-оценку для каждого значения необработанных данных в векторе:
#create vector of data
data <- c(6, 7, 7, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22)
#find z-score for each data value
z_scores <- (data-mean(data))/sd(data)
#display z-scores
z_scores
[1] -1.3228757 -1.1338934 -1.1338934 -0.1889822 0.0000000 0.0000000
[7] 0.3779645 0.5669467 1.1338934 1.7008401
Каждый z-показатель говорит нам, на сколько стандартных отклонений отдельное значение отличается от среднего. Например:
- Первое значение необработанных данных «6» на 1,323 стандартных отклонения ниже среднего.
- Пятое значение необработанных данных «13» отличается от среднего значения на 0 стандартных отклонений, т. е. оно равно среднему значению.
- Последнее значение необработанных данных «22» на 1,701 стандартного отклонения выше среднего.
Пример 2. Найдите Z-значения для одного столбца в кадре данных
В следующем коде показано, как найти z-оценку для каждого значения необработанных данных в одном столбце фрейма данных:
#create dataframe
df <- data.frame(assists = c(4, 4, 6, 7, 9, 13),
points = c(24, 29, 13, 15, 19, 22),
rebounds = c(5, 5, 7, 8, 14, 15))
#find z-score for each data value in the 'points' column
z_scores <- (df$points-mean(df$points))/sd(df$points)
#display z-scores
z_scores
[1] 0.6191904 1.4635409 -1.2383807 -0.9006405 -0.2251601 0.2814502
Каждый z-показатель говорит нам, на сколько стандартных отклонений отдельное значение отличается от среднего. Например:
- Первое значение необработанных данных «24» на 0,619 стандартных отклонений выше среднего.
- Второе значение необработанных данных «29» на 1,464 стандартных отклонения выше среднего.
- Третье значение необработанных данных «13» на 1,238 стандартных отклонения ниже среднего.
И так далее.
Пример 3. Найдите Z-значения для каждого столбца в кадре данных
В следующем коде показано, как найти z-оценку для каждого значения необработанных данных в каждом столбце фрейма данных с помощью функции sapply() .
#create dataframe
df <- data.frame(assists = c(4, 4, 6, 7, 9, 13),
points = c(24, 29, 13, 15, 19, 22),
rebounds = c(5, 5, 7, 8, 14, 15))
#find z-scores of each column
sapply(df, function(df) (df-mean(df))/sd(df))
assists points rebounds
[1,] -0.92315712 0.6191904 -0.9035079
[2,] -0.92315712 1.4635409 -0.9035079
[3,] -0.34011052 -1.2383807 -0.4517540
[4,] -0.04858722 -0.9006405 -0.2258770
[5,] 0.53445939 -0.2251601 1.1293849
[6,] 1.70055260 0.2814502 1.3552619
Z-показатели для каждого отдельного значения отображаются относительно столбца, в котором они находятся. Например:
- Первое значение «4» в первом столбце на 0,923 стандартного отклонения ниже среднего значения этого столбца.
- Первое значение «24» во втором столбце на 0,619 стандартных отклонений выше среднего значения этого столбца.
- Первое значение «9» в третьем столбце на 0,904 стандартного отклонения ниже среднего значения этого столбца.
И так далее.
Вы можете найти больше руководств по R здесь .