问题描述
我从基本格式的 r 中的 shapefile 创建了高程与面积 (m^2) 的频率表：
elevation_frequencies <- data.table(elevation = c(0,1,2,3,4,5,6),area = c(65,345,876,9834,3487,987))
我想计算关于这种跨海拔区域分布的统计数据（即模态、偏斜、均值）。然而，所有这些统计数据通常应用于原始数据而不是频率表。因为我从 shapefile 中提取了这个频率表，所以我没有原始数据。我可以通过创建一个向量来生成原始数据，其中每个高程都由区域列中的相应值重复，但是，我的真实数据中的许多区域值都是 1,000,000 公里，因此这会耗尽我的记忆。
有没有办法将统计数据（即模态（diptest？）、偏斜、均值等）直接应用于频率表？
提前致谢！
解决方法
如果您使用相应的公式，按照下一个模式您将能够实现您的目标：
x 的统计平均值等于 sum(x)/length(x) 则：
sum(x) 等于 0（65 次）+ 1（345 次）之和，以此类推。即 0*65 + 1*345 + ... + 6*987
x 的长度是 65 (0's) + 345 (1's) 等等。即 65 + 345 + ... + 987
这样：
(elevation_frequencies <- data.frame(elevation = c(0,1,2,3,4,5,6),area = c(65,345,876,9834,3487,987)))
(mean = sum(elevation_frequencies$elevation * elevation_frequencies$area)/sum(elevation_frequencies$area))
[1] 3.524298
(mode = elevation_frequencies$elevation[elevation_frequencies$area == max(elevation_frequencies)])
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