descriptiveには記述統計計算とグラフ作成を行うための関数一式が入っています。どんな統計マニュアルでも使うことができます。com'にコンタクトしてください。3多変数標本では平均は列それぞれに関して計算されることに注意してください。mapを使って標本それぞれに対して望みの結果を得ることができます。2の2つの標本がリストに格納されました。1変数標本は以下のようにリストに格納されなければいけません。5]多変数標本は以下のように行列に格納されなければいけません。]この場合、列の数は確率変数次元に等しく、行の数はサンプルのサイズです。大きな標本は普通プレインテキストファイルの中に格納されています。アイルランド共和国の5つの気象台の毎日の平均風速を含みます。(これは12の気象台で取得されたデータセットの一部です。11.25]いくつかの標本は数値でないデータを含みます。Bの患者から測定された4つの血圧を含みます。カテゴリデータを扱う時には気をつけなければいけません。aを持つ標本が取られます。(matrix)絶対頻度のテーブルから標本を構築します。入力テーブルは行列か、サイズの等しいリストのリストです。列の数やリストの長さは1より大きなければいけません。それぞれの行もしくはそれぞれのリストの最後の要素は絶対頻度として解釈されます。出力は常に行列形式での標本です。例:一変量頻度テーブル。$多変量頻度テーブル。(make_arrayが生成した)1次元配列でなければいけません。範囲を区間に分割し、それらの中に値がいくつあるか数えます。境界だけ含むリストのいずれかです。クラスは区間を意味します。2のクラスを1つだけ返します。振幅は区間幅を意味します。)例:オプション引数は望みのクラス数を示します。0]]第1引数に配列が可能です。離散標本の中の絶対頻度を数えます。唯一の引数はリストか(make_arrayが生成した)1次元配列です。13]]最初のリストは標本値を与え、二番目はそれらの絶対頻度を与えます。transposeは最後の入力を理解するのを助けるはずです。第1引数に配列が可能です。(matrix)リストの要素それぞれから標本平均を引き、結果を標準偏差で割ります。standardizeは行それぞれから多変量平均を引き、対応する標準偏差でそれぞれの成分を割ります。submatrix関数の変形の一種です。オプションの付加引数は返す列の番号です。その振る舞いは例を使ってよりよく理解されます。18より大きかった多変量レコードです。v[i]として参照されることを参考にしてください。成分だけをリクエストします。5からのデータだけを含みます。Maxima関数として定義されます。biomed.dataのカテゴリ変数の例です。Bの患者に対応するレコードが欲しいです。]統計解析には血圧だけを使うかもしれません。]以下はs3の多変量平均です。四番目と最後の値はある奇妙な振る舞いを示しています。二つの平均は無意味です。NAシンボルを持つ行を行列から取り除くことです。exprlist内の式で変換します。varlistに従って名付けられます。例:2番目の引数が3つの列に名前を割り当てます。これらの名前を使って、式のリストが標本の変換を定義します。]定数の列を追加し、3番目の変量を削除します。(matrix)これは標本平均です。以下のように定義されます。(matrix)これは標本分散です。以下のように定義されます。var1も参照してください。(matrix)これは標本分散です。以下のように定義されます。varも参照してください。std1も参照してください。var1の平方根です。stdも参照してください。kの非中心モーメントです。以下のように定義されます。central_momentも参照してください。kの中心モーメントです。以下のように定義されます。meanも参照してください。meanで割った商です。meanも参照してください。listの最小値です。sminは統計変数に関連付けられた列の最小値を含むリストを返します。smaxも参照してください。listの最大値です。smaxは統計変数に関連付けられた列の最大値を含むリストを返します。sminも参照してください。(matrix)範囲は極値の差です。