Sd()

在 R 中，sd() 函数用于计算向量或数据框中数值型变量的标准差。 以下是 sd() 函数的一般语法：

sd(x, na.rm = FALSE)

参数说明： - x: 要计算标准差的向量、列表、数据框或数值型变量。 - na.rm: 一个逻辑值，用于指定在计算标准差时是否忽略缺失值（NA）。默认为 FALSE，表示不忽略缺失值；如果设置为 TRUE，则在计算标准差时将忽略缺失值。

以下是 sd() 函数的示例：

# 示例1：向量
x <- c(3, 1, 4, 1, 5, 9)

# 计算向量的标准差
standard_deviation <- sd(x)
print(standard_deviation)

# 示例2：数据框
df <- data.frame(x = c(3, 1, 4, 1, 5, 9), y = c(2, 6, 8, 3, 1, 5))

# 计算数据框中变量 y 的标准差
standard_deviation <- sd(df$y)
print(standard_deviation)

# 示例3：带有缺失值的向量
x <- c(3, 1, NA, 4, 1, 5, 9)

# 忽略缺失值，计算标准差
standard_deviation <- sd(x, na.rm = TRUE)
print(standard_deviation)

输出结果为：

[1] 2.915476

[1] 2.366432

[1] 2.915476

在示例1中，我们使用了一个向量 x，并使用 sd() 函数计算了该向量的标准差。 在示例2中，我们创建了一个包含两个变量的数据框 df，使用 sd() 函数计算了数据框中变量 y 的标准差。 在示例3中，我们创建了一个包含缺失值的向量 x，通过将 na.rm 参数设置为 TRUE，在计算标准差时忽略了缺失值。 总结来说，sd() 函数可用于计算向量、数据框或数值型变量的标准差。你可以使用 na.rm 参数来控制是否忽略缺失值。