R 编程中的绝对频率和相对频率

统计和数据分析是每个科学或商业努力的关键组成部分。 理解数据分布在 R 编程中至关重要，R 编程是一种强大而适应性强的数据分析语言。 绝对频率和相对频率是这种情况下的两个基本概念。 在本文中，我们将研究绝对频率和相对频率的含义、如何在 R 中计算它们以及它们如何影响数据分析。

什么是绝对频率？

绝对频率，也称为频率计数，是特定值在集合中出现的次数。 它可以直接和清晰地理解数据分布。 例如，如果您有一个包含 100 人的年龄的数据集，那么单个年龄（例如 30）的绝对频率会告诉您数据集中有多少人的年龄为 30 岁。

绝对频率的公式

其中，

f_i 代表每个值的绝对频率，N 代表数据值的总数

R 中的 table() 函数可用于计算变量的绝对频率。 这是一个简单的例子

输入

输出

输出将显示“Age”向量中每个不同值的绝对频率。

输入

输出

在此代码中，我们构建了一个具有不同值的新向量 y，然后使用 table() 函数来计算其绝对频率表。 最后，我们使用 class() 来确定频率表的类。 要分析不同的数据集，您可以将向量 y 中的值替换为任何其他值。

什么是相对频率？

相比之下，相对频率是给定值在数据集中出现的次数与观察总数相比的比例或百分比。 它有助于以更标准化的方式理解数据分布，从而更容易比较不同大小的数据集。 相对频率有时表示为百分比或分数。

它表示数据向量中特定数据类别的比例。 在数学上，

其中，

i^th 事件的相对频率由 n_i 表示，f_i 代表每个值的绝对频率，N 代表数据值的总数

在 R 中，相对频率是通过将频率的绝对值除以观察总数来计算的。 以下是如何使用先前定义的 freq_table 来计算相对频率

输入

输出

Ages 向量中每个独特年龄值的相对频率显示在输出中。

输入

输出

结果将指示数据集中每个值的比例，作为 y 向量中每个不同值的相对频率。

数据分析中的重要性

理解绝对频率和相对频率对于各种数据分析任务至关重要，包括

1. 描述性统计：绝对频率对于总结数据分布很有用。 它是直方图、条形图和其他可视化的基础，这些可视化提供了对数据结构和模式的洞察力。
2. 比较数据集：在比较不同大小的数据集时，相对频率是更好的衡量标准。 它使得可以对比比例而不是原始计数。
3. 概率：相对频率的概念是概率理论的核心。 它有助于计算给定事件在数据集中发生的可能性。
4. 假设检验：理解特定事件或结果的相对频率对于在假设检验中做出明智的判断至关重要。

R 编程中绝对频率和相对频率的优势

在 R 编程中使用绝对频率和相对频率提供了许多优势，这些优势对于数据分析和统计建模至关重要。 以下是一些主要优势

1. 数据可视化：在开发有用的数据可视化时，绝对频率和相对频率都很重要。 绝对频率用于说明条形图和直方图中的计数，而相对频率用于显示饼图和堆积条形图中的比例和百分比。
2. 标准化：可以使用相对频率对数据进行标准化。 它将每个类别的频率表示为总数的比例或百分比，从而更容易分析和在不同大小的数据集之间进行有意义的比较。
3. 总结数据：绝对频率显示特定值或类别在数据集中出现的频率，从而使您可以简洁地总结数据分布。 此摘要概述了数据集的特征。
4. 识别模式：绝对频率和相对频率分布可以帮助识别数据中的模式、异常值和趋势。 突然的激增或意外的比例可能会突出显示并建议需要进一步调查的领域。
5. 比较数据集：在比较多个数据集时，相对频率可以进行有意义的比较。 通过将频率表示为比例或百分比，您可以分析各个数据集在类别分布方面的差异。
6. 推论统计：绝对频率和相对频率经常被用作推论统计的基础。 它们为假设检验、卡方检验和其他评估变量相关性的统计研究奠定了基础。