r语言怎么计算样本方差
grr公差计算方法？
grr公差计算方法？
测量系统分析，GRR量值标准差乘以5.15除以产品规格公差的百分比。当GRR值小于10%时，为A级，量测值十分可靠。当GRR大于10%小于25%时为B级，量测值可以采信。当GRR大于25%为C级，量测值不宜采信。
r语言做一元回归分析怎么求随机误差的方方差的估计值？
得到误差之后，也就是genr得到rresid然后计算方差即可
R语言怎么计算方差协方差？
attach(byu) lm(salary ~ age exper) lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归 lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型
r语言kurtosis函数是什么？
峰度（kurtosis），表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度，计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。公式上就是把偏度计算公式里的幂次改为4即可。
峰度包括正态分布（峰度值3），厚尾（峰度值3），瘦尾（峰度值3）。当然在pshcy包里是将计算出来的峰度减去3后输出，这样便可以直接通过正负来判断峰度了。
r语言计数用哪个？
函数 描述
mean(x)平均值median(x)中位数sd(x)标准差var(x)方差mad(x)绝对中位数quantile(x,probs)分位数range(x)值域sum(x)求和diff(x,lag n)滞后差分，滞后n项min(x)最小值max(x)最大值scale(x,center T,scale T)中心化(center T)或标准化(center T;scale T)
scale函数的表达式？
scale函数表达式为scale(x, center TRUE, scale TRUE)
函数scale执行中心化和标准化.
若center为数字或向量,x减去center
. centerTRUE则减去x的平均值,即centermean(x).
scaleTRUE,则为x中心化后除以根方差，
若scale为与x等长的向量，则x除以scale每个值。
在我们做数据的时候，一个数据会有很多特征；比如在描述影响房价的因素，有房子面积，房间数量等。而不同的特征存在不同的量纲，为了消除量纲、数值差异等，我们就需要对数据进行中心化和标准化；
那什么是中心化，什么是标准化呢？
所谓中心化就是将数据减去均值后得到的，比如有一组数据(1，2，3，4，5，6，7)，它的均值是4，中心化后的数据为(-3，-2，-1，0，1，2，3)
而标准化则是在中心化后的数据基础上再除以数据的标准差
在R语言中可以通过scale函数直接进行数据的中心化和标准化，具体如下：
Scale(x,center,scale)
参数解释：x—即需要标准化的数据
center—表示是否进行中心化
scale—表示是否进行标准化。