weighted.mean(stats)
weighted.mean()所属R语言包:stats
Weighted Arithmetic Mean
加权算术平均
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Compute a weighted mean.
计算出的加权平均。
用法----------Usage----------
weighted.mean(x, w, ...)
## Default S3 method:[默认方法]
weighted.mean(x, w, ..., na.rm = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:x
an object containing the values whose weighted mean is to be computed.
包含一个对象,其加权平均计算的值。
参数:w
a numerical vector of weights the same length as x giving the weights to use for elements of x.
向量长度相同的权重数值x给使用x元素的重量。
参数:...
arguments to be passed to or from methods.
参数被传递到或从方法。
参数:na.rm
a logical value indicating whether NA values in x should be stripped before the computation proceeds.
一个逻辑值,指明是否NA值x前应计算收益剥离。
Details
详情----------Details----------
This is a generic function and methods can be defined for the first argument x: apart from the default methods there are methods for the date-time classes "POSIXct", "POSIXlt", "difftime" and "Date". The default method will work for any numeric-like object for which [, multiplication, division and sum have suitable methods, including complex vectors.
这是一个泛型函数和方法可以定义为第一个参数x:除了默认的方法有日期时间类"POSIXct","POSIXlt","difftime"方法和"Date"。默认的方法将适用于任何数字般的对象[,乘法,除法和sum有合适的方法,包括复杂的向量。
If w is missing then all elements of x are given the same weight, otherwise the weights coerced to numeric by as.numeric and normalized to sum to one (if possible: if their sum is zero or infinite the value is likely to be NaN).
如果w失踪x给出了同样的重量,否则被迫as.numeric“归总结(如果可能的话,以数字的权重的所有元素:如果它们的总和是零,或无穷大的值可能是NaN)。
Missing values in w are not handled specially and so give a missing value as the result. However, as from R 2.11.0 zero weights are handled specially and the corresponding x values are omitted from the sum.
遗漏值在w不特殊处理,所以给遗漏值作为结果。然而,从R 2.11.0零权的特殊处理和相应的x值的总和省略。
值----------Value----------
For the default method, a length-one numeric vector.
对于默认的方法,一个长度数值向量。
参见----------See Also----------
mean
mean
举例----------Examples----------
## GPA from Siegel 1994[#西格尔协定从1994年]
wt <- c(5, 5, 4, 1)/15
x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)
xm <- weighted.mean(x, wt)
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