描述性統計包含多種基本描述統計量，讓使用者對於資料結構可以有乙個初步的認識。
在此所提供之統計量包含：
使用者可選擇多個變數同時進行計算，亦可選擇分組變數進行多組別的統計量計算。
例如：
> mean(nile)
[1] 919.35
例如：
> median(nile)
[1] 893.5
樣本中各資料與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準差。樣本方差和樣本標準差都是衡量乙個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動就越大。
在概率論和統計學中，變異係數，又稱「離散係數」，是概率分布離散程度的乙個歸一化量度。
σ:標準差，μ:平均值
例如：
> sd(nile)/mean(nile)
[1] 0.184073
全距可以用ω(讀做omega)來表示。
ω:全距，x_h:最大值，x_l:最小值
內四分位距（interquartile range, iqr），是描述統計學中的一種方法，以確定第三四分位數和第一四分位數的分別（即q_1, q_3的差距）。與方差、標準差一樣，表示統計資料中各變數分散情形，但四分差更多為一種穩健統計（robust statistic）。
四分位距：iqr=q3-q1
四分位差：qd=（q3-q1）/2
例如
> quantile(nile)
0% 25% 50% 75% 100%
456.0 798.5 893.5 1032.5 1370.0
> fivenum(nile)
[1] 456.0 798.0 893.5 1035.0 1370.0
1) 原點距(moment about origin)
對於正整數k，如果e(x^k)存在，稱μ^k=e(x^k)為隨機變數x的k階原點矩。x的數學期望（均值）是x的一階原點矩，即e(x)=μ^1。
2) 中心距(moment about centre)
對於正整數k，如果e(x)存在，且e([x – ex]k)也存在，則稱e([x-ex]k)為隨機變數x的k階中心矩。如x的方差是x的二階中心矩，即d(x)= e([x-ex]2)
例如：
> library(performanceanalytics)
> kurtosis(nile)
[1] -0.3049068
當cs>0時，概率分布偏向均值右則,cs<0時，概率分布偏向均值左則。
例如：
> library(performanceanalytics)
> skewness(nile)
[1] 0.3223697
R語言 資料分析
二 大資料分析 三 資料分析常用工具 資料分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發資料資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了驗證假設的問題，需要提供必要的資料驗證。分析模型構建完成後，需要利用測試資料驗證模型的正確性。資料分析是為了挖掘更多的問題，並...
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乙個簡單的例子！環境 centos6.5 hadoop集群 hive r rhive，具體安裝及除錯方法見部落格內文件。線性回歸主要用來做 模型。1 準備資料集 x y 0.10 42.0 0.11 43.5 0.12 45.0 0.13 45.5 0.14 45.0 0.15 47.5 0.16 ...