R语言:mean()函数中文帮助文档(中英文对照)

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mean(base)
mean()所属R语言包：base

                                        Arithmetic Mean
                                         算术平均数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for the (trimmed) arithmetic mean.
泛型函数（修剪），算术平均。


用法----------Usage----------


mean(x, ...)

## Default S3 method:[默认方法]
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
An R object.  Currently there are methods for numeric/logical vectors and date, date-time and time interval objects, and for data frames all of whose columns have a method.  Complex vectors are allowed for trim = 0, only.
一个R对象。目前，有数字/逻辑的向量和日期，日期时间和时间间隔对象的方法，所有的列的数据框有一个方法。复杂的向量，只允许trim = 0。


参数：trim
the fraction (0 to 0.5) of observations to be trimmed from each end of x before the mean is computed. Values of trim outside that range are taken as the nearest endpoint.  
意见分数（0〜0.5），从每月底修剪x前平均计算。范围之外的装饰值视为最接近的端点。


参数：na.rm
a logical value indicating whether NA values should be stripped before the computation proceeds.
一个逻辑值，指示是否NA值前应计算收益剥离。


参数：...
further arguments passed to or from other methods.
通过进一步的论据或其他方法。


值----------Value----------

If trim is zero (the default), the arithmetic mean of the values in x is computed, as a numeric or complex vector of length one.  If x is not logical (coerced to numeric), numeric (including integer) or complex, NA_real_ is returned, with a warning.
trim如果是零（默认），算术平均的中值x，作为一个长度为1的数字或复杂的矢量计算。 x如果是不符合逻辑（裹挟数字），数字（包括整数）或复杂的，NA_real_返回警告。

If trim is non-zero, a symmetrically trimmed mean is computed with a fraction of trim observations deleted from each end before the mean is computed.
trim如果非零，对称修剪平均计算了trim平均计算，每年年底之前删除的意见的一小部分。


参考文献----------References----------

The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

参见----------See Also----------

weighted.mean, mean.POSIXct, colMeans for row and column means.
weighted.mean，mean.POSIXct，colMeans行和列的方式。


举例----------Examples----------


x <- c(0:10, 50)
xm <- mean(x)
c(xm, mean(x, trim = 0.10))

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