Типы переменных. Количественные и номинативные переменные. Параметрические и непараметрические критерии

Типы переменных

Количественные: непрерывные, дискретные
Номинативные
Ранговые

Примеры переменных:

Количественная (дискретная) переменная - количество публикаций
Количественная (непрерывна) переменная - Рост, см.
Ранговая переменная - Успеваемость студентов (упорядоченный список студентов по успеваемости)
Номинативная переменная - Группа крови

Параметрические и непараметрические критерии

Все критерии различий условно подразделены на две группы: параметрические и непараметрические критерии.

Критерий различия называют параметрическим, если он основан на конкретном типе распределения генеральной совокупности (как правило, нормальном) или использует параметры этой совокупности (средние, дисперсии и т.д.).

Критерий различия называют непараметрическим, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Поэтому для непараметрических критериев предлагается также использовать такой термин как «критерий, свободный от распределения».

Формулы

Excel:
- создание набора данных
=СЛУЧМЕЖДУ()
=СЛЧИС

Python:

x = [1,2,3,4,5]
x = range(6)
x = [x for x in range(6)] # генератор списка

R:
варианты создания вектора значений
x <- c(1:10) # вектор num
x <- c(1,2,3,4) # вектор num
x <- 1:5 # вектор int
x <- read.csv("grants.csv") # чтение из файла csv
S <- seq(from = 1, to = 5, by = 0.5) # Создание вектора с заданным шагом
s <- rep("text", 5) # Создание вектора из повторяющихся элементов

s[3] # возвращает 3 элемент вектора
v[v > 3] # возвращает элементы вектора >3
v[v > 3 & v%%2 == 0] # четные элементы больше 3
which(names =='Jane') # двойной знак = - индекс элемента 'Jane'

p <- c(1, 2)
p[3] = 7 # добавим третий элемент

w <- c(6, 6, 6, 7)
w[w != 6] # Убрать все 6 из вектора

seq(from, to, by = ) — генерирует последовательность числел от from до to с шагом by
seq(from, to, len = ) — генерирует последовательность числел от from до to длины len
rep(x, times) — повторяет x ровно times раз
list(...) — создаёт список объектов
data.frame(...) — создаёт фрейм данных
array(data, dims) — создаёт из data многомерные массив размерностей dim
matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = ) — создаёт из data матрицу nrow на ncol, порядок заполнения определяется byrow
factor(x, levels = ) — создаёт из x фактор с уровнями levels
gl(n, k, length = n*k, labels = 1:n) — создаёт фактор из n уровней, каждый из которых повторяется k раз длины length с именами labels
rbind(...) — объединяет аргументы по строкам
cbind(...) — объединяет аргументы по столбцам
sample - размещает случайным образом значения заданного вектора.

Для упорядочения значений вектора по возрастанию или убыванию используют функцию sort()в сочетании с аргументом decreasing = FALSE или decreasing = TRUE соответственно ("decreasing" значит «убывающий»):

sort(z, decreasing = FALSE)
[1] 0.3 0.5 0.6
sort(z, decreasing = TRUE)
[1] 0.6 0.5 0.3

Пример работы sample
x <- 1:12
sample(x) # перемешиваем значения вектора
[1]  8  4  2  9 12 11  7  1  5  6  3 10