これは、ディスプレイの丸み付けによるものです。
set.seed(42)
rndm <- rexp(10000, 1e8)
summary(rndm)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 1.950e-12 2.876e-09 6.887e-09 1.007e-08 1.413e-08 1.058e-07
summary(matrix(rndm, ncol = 2))
# V1 V2
# Min. :1.950e-12 Min. :2.720e-12
# 1st Qu.:2.946e-09 1st Qu.:2.811e-09
# Median :6.967e-09 Median :6.823e-09
# Mean :1.023e-08 Mean :9.896e-09
# 3rd Qu.:1.417e-08 3rd Qu.:1.408e-08
# Max. :8.462e-08 Max. :1.058e-07
表示のためにわずかに異なるロジックをトリガするために、単一のNA
を注入:
summary(matrix(c(NA, rndm[-1]), ncol = 2))
# V1 V2
# Min. :0e+00 Min. :2.720e-12
# 1st Qu.:0e+00 1st Qu.:2.811e-09
# Median :0e+00 Median :6.823e-09
# Mean :0e+00 Mean :9.896e-09
# 3rd Qu.:0e+00 3rd Qu.:1.408e-08
# Max. :1e-07 Max. :1.058e-07
# NA's :1
あなたがして、最初の列を見て少し中に潜ることができます。
まだ
summary(matrix(c(NA, rndm[-1]), ncol = 2)[,1])
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
# 0e+00 0e+00 0e+00 0e+00 0e+00 1e-07 1
str(summary(matrix(c(NA, rndm[-1]), ncol = 2)[,1]))
# Classes 'summaryDefault', 'table' Named num [1:7] 1.95e-12 2.95e-09 6.97e-09 1.02e-08 1.42e-08 ...
# ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "Min." "1st Qu." "Median" "Mean" ...
まですべてゼロになります
これは、実際の統計値が非常に小さい数値であり、表示のために丸められていることを示しています。
options(digits=15)
summary(matrix(c(NA, rndm[-1]), ncol = 2))
# V1 V2
# Min. :1.9490000e-12 Min. :2.71670054640e-12
# 1st Qu.:2.9464250e-09 1st Qu.:2.81112083154e-09
# Median :6.9705950e-09 Median :6.82337492704e-09
# Mean :1.0235797e-08 Mean :9.89606947511e-09
# 3rd Qu.:1.4169548e-08 3rd Qu.:1.40828140108e-08
# Max. :8.4623358e-08 Max. :1.05845029551e-07
# NA's :1
それは私のために働く - あなたは 'NA'を含む行列には' NA'と0以外のものが含まれていると確信していますか? –
はい、行列は合計117,96,480スロットを持ち、2つは45,83,520の非NA非0エントリを持っています。 –
変数が大きすぎて問題に含めることができないように思えます。各配列(おそらく 'summary(sliced_qbot [1:3,1:3,1:3])'など)のサブセットを取ることができますか?もしそうなら、この質問を再現可能にして、サンプルデータ(例えば 'dput(...) ')を表示してください。さもなければ、私はあなたが多くの答えを得ることができないのではないかと心配しています。 – r2evans