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 的包，但我有版本 0.99.892，但我找不到该包

Answer 1

基数 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。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

从总体方差的定义来看：

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

Answer 2

您已经有了一个很好的答案，但我想向您展示您可以轻松地创建自己的便利功能。令人惊讶的是，基数

R

中没有总体方差/标准差函数。它可以在

Excel

/

Calc

和其他软件中使用。拥有这样的功能并不难。它可以命名为

sdp

或

sd.p

或通过

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

为了扩大规模，如果速度是一个问题，可以使用 colSums 和/或 colMeans（请参阅：https://rdrr.io/r/base/colSums.html）

Answer 3

您可以在此处找到有关软件包

popvar

的详细信息：https://cran.r-project.org/web/packages/PopVar/index.html - 您可以使用命令安装它

install.packages("PopVar");

请注意名称区分大小写（大写 P、大写 V）。

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

是保存总体数据的数值向量。例如：

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

Answer 5

这是一个太晚的评论，但是，我想指出的是，可以通过总体平均值获得总体方差。我不认为给定的数据集是一个总体。