如何在 R 中不使用均值函数计算均值?
How to compute a mean not using a mean function in R?
我需要计算平均 R,避免使用矢量化 R 函数。
这是我的代码:
average <- function(x) {
for (s in seq_along(x)) {
z <- 0
z <- x + z
z <- (z / s)
}
print(z)
}
x_prob <- c(5, 19, 23, 56)
mean_x_prob <- average(x_prob)
mean_x_prob
出于某种原因,我得到的答案如下:
[1] 1.25 4.75 5.75 14.00
R 基本上将我插入的每个值除以值的数量。如何避免它并计算整个向量的平均值?
当我们遍历向量的序列时,使用它作为索引对值进行子集化并将其添加到初始化的 'z 和循环外,将 'z' 除以 length
共 'x'
average <- function(x) {
z <- 0
for (s in seq_along(x)) {
z <- z + x[s]
}
z/length(x)
}
average(x_prob)
#[1] 25.75
-使用内置 mean
检查
mean(x_prob)
#[1] 25.75
我需要计算平均 R,避免使用矢量化 R 函数。 这是我的代码:
average <- function(x) {
for (s in seq_along(x)) {
z <- 0
z <- x + z
z <- (z / s)
}
print(z)
}
x_prob <- c(5, 19, 23, 56)
mean_x_prob <- average(x_prob)
mean_x_prob
出于某种原因,我得到的答案如下:
[1] 1.25 4.75 5.75 14.00
R 基本上将我插入的每个值除以值的数量。如何避免它并计算整个向量的平均值?
当我们遍历向量的序列时,使用它作为索引对值进行子集化并将其添加到初始化的 'z 和循环外,将 'z' 除以 length
共 'x'
average <- function(x) {
z <- 0
for (s in seq_along(x)) {
z <- z + x[s]
}
z/length(x)
}
average(x_prob)
#[1] 25.75
-使用内置 mean
mean(x_prob)
#[1] 25.75