3.1 随机抽取 50 个网络购物的消费者,调查他们某月的网购金额,结果如下表所示

data <- read.csv("ex3_1.csv")$网购金额
data

(1) 计算平均数、标准差、极差和四分位差.

# 计算平均数
mean(data)# 计算标准差
sd(data)# 计算极差
range(data)[2] - range(data)[1]# 计算四分位差
IQR(data)

(2)计算 10%,25%,50%,75%,90% 的分位数

# 计算 10%, 25%, 50%, 75%, 90% 的分位数
quantile(data, probs = c(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9))

(3) 计算标准分数,检测数据的离群点.

# 计算每个观察值的标准分数
z_scores <- (data - mean(data)) / sd(data)
z_scores

(4) 计算偏度系数和峰度系数,分析网购金额的分布特点

# 加载 moments 包
library(moments)# 计算偏度系数
skewness(data)
# 峰度系数
kurtosis(data)

3.2 一种产品需要人工组装,现有3种可供选择的组装方法.为检验哪种方法更好,随机抽取15个工人,让他们分别用 3 种方法组装.下面是 15 个工人分别用3种方法在相同的时间内组装的产品数量(单位:个)

data <- re

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