这让我很困惑。当您对整数向量运行 summary() 时，您似乎无法获得准确的结果。数字似乎四舍五入。我在具有不同操作系统的三台不同机器上尝试了这个，结果是一样的。
对于向量:
>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
对于 data.frame:
> 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$b)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0 157200 314400 314400 471600 628800
为什么这些结果不同？
最佳答案
对象 a是类(class)integer , b是类(class)data.frame .一个 data frame是 list具有某些属性和类 data.frame ( http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Data-frames )。许多功能，包括summary , 以不同的方式处理不同类的对象(请参阅您可以在类 summary 上使用 lm ，它会给您完全不同的东西)。如果您想应用功能 summary到 b 中的每个组件，您可以使用 lapply :
> a <- 0:628846
> b <- data.frame(b = 0:628846)
> class(a)
[1] "integer"
> class(b)
[1] "data.frame"
> names(b)
[1] "b"
> length(b)
[1] 1
> summary(b[[1]]) # b[[1]] gives the first component of the list b
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0 157200 314400 314400 471600 628800
> class(b$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
关于r - 总结方法结果对于向量似乎不准确，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11016089/