如何在R中找到向量的均方根？
要找到向量的均方根，我们可以找到平方值的均值，然后取所得向量的平方根。这可以用很短的一行代码来完成。例如，如果我们有一个向量x，并且想要找到该向量的均方根，则可以将其作为sqrt（mean（x^2））来完成。
示例
x1<-c(1,2,3,4,5) sqrt(mean(x1^2))
输出结果
[1] 3.316625
示例
x2<-1:100 x2
输出结果
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
示例
sqrt(mean(x2^2))
输出结果
[1] 58.16786
示例
x3<-sample(0:9,120,replace=TRUE) x3
输出结果
[1] 4 5 9 8 6 0 9 1 8 7 8 4 6 8 7 8 1 4 8 7 5 9 9 5 8 2 5 4 6 0 8 3 2 5 3 8 2 [38] 6 5 3 1 1 0 5 4 1 5 3 4 4 5 1 8 9 7 3 5 6 5 5 3 0 6 6 8 6 0 3 0 0 0 5 1 7 [75] 0 9 2 7 6 2 7 4 8 2 4 6 6 5 5 8 9 7 8 4 8 8 3 6 2 4 7 4 8 3 1 8 1 7 1 7 6 [112] 6 7 1 4 8 6 4 0 6
示例
sqrt(mean(x3^2))
输出结果
[1] 5.640626
示例
x4<-sample(11:20,120,replace=TRUE) x4
输出结果
[1] 18 16 17 14 13 16 18 19 11 16 14 19 12 20 16 17 11 18 14 12 16 15 20 11 13 [26] 20 19 15 19 19 11 15 13 12 18 19 16 13 17 11 18 16 16 17 16 20 14 15 16 12 [51] 18 14 15 17 18 13 17 19 19 20 11 11 18 17 20 20 15 13 16 13 16 15 16 15 16 [76] 18 14 12 18 19 19 20 20 11 15 15 17 14 16 20 13 13 12 13 13 16 11 12 18 17 [101] 20 13 19 15 19 17 13 17 19 19 18 18 18 16 13 11 16 16 11 11
示例
sqrt(mean(x4^2))
输出结果
[1] 15.93502
示例
x5<-sample(rnorm(5,2,1),50,replace=TRUE) x5
输出结果
[1] 1.5721680 2.5216234 2.5216234 1.5721680 0.8281694 1.5721680 2.5216234 [8] 2.3785184 2.5216234 2.5216234 3.1067177 0.8281694 3.1067177 1.5721680 [15] 1.5721680 0.8281694 2.3785184 2.5216234 2.3785184 2.3785184 0.8281694 [22] 2.3785184 0.8281694 3.1067177 3.1067177 2.5216234 3.1067177 1.5721680 [29] 3.1067177 2.3785184 1.5721680 1.5721680 0.8281694 2.5216234 0.8281694 [36] 2.5216234 2.3785184 2.5216234 2.5216234 1.5721680 2.3785184 1.5721680 [43] 2.3785184 0.8281694 2.5216234 0.8281694 3.1067177 0.8281694 2.3785184 [50] 3.1067177
示例
sqrt(mean(x5^2))
输出结果
[1] 1.827244
示例
x6<-sample(rnorm(10,2,1),60,replace=TRUE) x6
输出结果
[1] 1.982475 2.585083 1.367865 3.544445 1.583944 2.138464 2.140323 1.367865 [9] 2.138464 1.678815 1.982475 1.678815 2.138464 2.585083 1.982475 3.544445 [17] 3.544445 2.536136 1.982475 2.585083 2.138464 1.367865 3.544445 3.544445 [25] 1.719228 2.585083 1.678815 1.583944 1.719228 1.583944 1.719228 1.982475 [33] 1.982475 2.138464 1.367865 1.583944 2.140323 2.140323 3.544445 2.140323 [41] 2.585083 2.138464 1.583944 1.367865 2.585083 2.585083 2.585083 2.536136 [49] 2.585083 1.367865 1.583944 1.583944 1.583944 1.367865 2.140323 1.367865 [57] 1.719228 2.140323 2.536136 2.140323
示例
sqrt(mean(x6^2))
输出结果
[1] 1.797629
示例
x7<-sample(runif(10,1,5),60,replace=TRUE) x7
输出结果
[1] 2.164599 3.212320 1.379224 2.737192 2.628849 3.212320 3.212320 2.265332 [9] 2.265332 3.212320 3.212320 1.379224 3.055564 2.265332 2.628849 1.229603 [17] 3.212320 1.379224 2.495832 2.737192 2.628849 2.164599 2.265332 2.628849 [25] 2.164599 2.164599 2.737192 4.357790 2.265332 2.737192 1.379224 2.164599 [33] 2.628849 3.055564 2.164599 4.357790 2.265332 1.379224 2.628849 3.212320 [41] 3.212320 2.495832 2.495832 2.164599 2.164599 2.737192 3.212320 2.495832 [49] 2.737192 2.495832 2.628849 2.737192 2.164599 3.055564 3.212320 3.055564 [57] 3.212320 3.212320 2.737192 2.265332
示例
sqrt(mean(x7^2))
输出结果
[1] 2.806502
示例
x8<-sample(rpois(10,5),150,replace=TRUE) x8
输出结果
[1] 3 5 4 4 4 4 4 6 1 8 4 4 2 4 3 6 5 4 4 4 1 4 4 8 4 4 3 5 3 6 4 4 5 4 5 4 8 [38] 5 4 8 3 2 8 5 4 1 4 2 4 2 4 4 4 5 3 4 2 2 4 4 4 1 4 4 4 6 3 4 4 5 5 8 4 4 [75] 3 8 6 6 4 3 1 8 6 4 4 6 4 3 3 1 2 8 1 2 4 4 2 4 2 3 4 4 4 1 5 4 3 4 5 4 6 [112] 4 4 6 4 2 4 4 3 4 6 5 6 4 4 1 4 1 8 4 4 2 3 5 4 4 4 4 4 3 4 1 4 2 3 1 4 4 [149] 8 5
示例
sqrt(mean(x8^2))
输出结果
[1] 4.61158
示例
x9<-sample(rexp(5,0.5),50,replace=TRUE) x9
输出结果
[1] 3.6783772 1.8969143 0.9681084 1.8969143 0.9681084 0.9956425 3.6783772 [8] 0.9681084 0.6168324 1.8969143 3.6783772 1.8969143 0.6168324 0.9956425 [15] 0.6168324 0.9681084 0.9956425 1.8969143 0.6168324 0.9681084 0.6168324 [22] 1.8969143 0.6168324 0.9681084 0.6168324 1.8969143 0.6168324 1.8969143 [29] 3.6783772 0.9681084 0.9956425 3.6783772 0.9956425 0.9956425 0.9956425 [36] 3.6783772 0.6168324 3.6783772 3.6783772 0.6168324 0.9681084 0.9681084 [43] 0.9681084 0.6168324 0.9681084 1.8969143 1.8969143 0.6168324 0.6168324 [50] 0.9681084
示例
sqrt(mean(x9^2))
输出结果
[1] 2.17257
示例
x10<-sample(round(runif(5,1,3),0),125,replace=TRUE) x10
输出结果
[1] 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 2 3 3 3 2 3 3 2 2 2 3 3 2 2 3 3 [38] 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 2 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 [75] 3 2 2 2 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 3 3 3 [112] 3 3 2 2 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3
示例
sqrt(mean(x10^2))
输出结果
[1] 2.275082