r - Mean 和 Standard Deviation of x>=5 of 10000 个数据点 binomial(10, 1/4)

Question

我的数据范围为 10,000 点，如下所示：

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

我需要找到数据 values >=5 的 mean 和 standard deviation。

大约有 766 个 values ：

sum(data >=5)

sum （或我能想到的任何其他方法）产生一个 TRUE/FALSE 并且不能在 mean 或 sd 计算中使用。我如何划分实际的 values？！

Answer 1

如果你想得到 data 的所有 values 大于或等于 5，而不仅仅是一个逻辑向量告诉你 data 的 values 是否大于或等于 5，你需要做 data[data >= 5]。

所以我们可以这样做：

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

mean(data[data >= 5])
#> [1] 5.298153

sd(data[data >= 5])
#> [1] 0.5567141

Answer 2

也许试试这个：

library(dplyr)
data %>%
  as.data.frame() %>%
  filter(. >= 5) %>%
  summarise(mean = mean(.),
            sd = sd(.))

输出：

mean        sd
1 5.297092 0.5815554

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

Answer 3

TRUE 和 FALSE values 可用于 mean()、sum()、sd() 等...因为它们分别具有数字 values 0 和 1。

set.seed(456)
data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)
mean(data >= 5)
#> [1] 0.0779
sum(data >= 5)
#> [1] 779
sd(data >= 5)
#> [1] 0.2680276

^{由 https://reprex.tidyverse.org (v2.0.1) 于 2022 年 5 月 14 日创建}

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