Summary  
This chapter demonstrates how to compute and aggregate descriptive statistics—such as mean, median, standard deviation, variance, range, and summary—using base functions and dplyr’s `summarise()` and `group_by()` workflows.  

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Å forstå dataene dine begynner med beskrivende statistikk – dette gir essensielle oppsummeringer om fordeling, sentraltendens og spredning av variabler.

## Grunnleggende beskrivende statistikk
De vanligste statistiske målene er:
- **Gjennomsnitt**: gjennomsnittsverdi;
- **Standardavvik**: hvor mye verdiene avviker fra gjennomsnittet;
- **Median**: midtverdi;
- **Min / maks**: minste og største verdi.

Disse gir en rask oversikt over hvordan variablene dine er fordelt.

### Base R
Base R tilbyr enkle funksjoner for å beregne beskrivende statistikk. Funksjonen `summary()` gir også en rask statistisk oversikt over alle numeriske kolonner.

```
mean(df$max_power, na.rm = TRUE)
median(df$selling_price, na.rm = TRUE)
min(df$mileage, na.rm = TRUE)
max(df$mileage, na.rm = TRUE)
summary(df)
```

### dplyr
Med `dplyr` kan du bruke `summarise()` for å beregne flere statistikker samtidig i et ryddig og lesbart format.

```
df %>%
  summarise(
    avg_power = mean(max_power, na.rm = TRUE),
    sd_power = sd(max_power, na.rm = TRUE),
    median_power = median(max_power, na.rm = TRUE)
  )
```

Få praktisk erfaring med dataanalyse i R ved å lære hvordan du rengjør, transformerer og visualiserer datasett. Utforsk essensielle arbeidsflyter som utvalg og filtrering av data, håndtering av manglende verdier og oppsummering av resultater. Bygg selvtillit i å forberede data for innsikt, rapportering og dypere statistisk utforskning.

Utforsk grunnleggende prinsipper for dataanalyse med R. Lær hvordan du installerer verktøyene, laster inn og inspiserer datasett, velger og filtrerer informasjon, sorterer og transformerer data, håndterer manglende verdier og oppsummerer resultater for dypere innsikt.

Lær å lage overbevisende visualiseringer med ggplot2. Bygg stolpediagrammer, histogrammer, tetthetsplott og spredningsplott, og tilpass og forbedre dem med stilvalg og fasettering for å avdekke dypere innsikt i dataene dine.

Styrk din forståelse av statistikk for dataanalyse. Bruk beskrivende mål, identifiser og håndter uteliggere, og anvend korrelasjonsteknikker med visuelle verktøy som varmekart og spredningsdiagrammer for å avdekke meningsfulle sammenhenger.

Deskriptiv Statistikk

Grunnleggende beskrivende statistikk

Base R

dplyr

Awesome!

Deskriptiv Statistikk

Grunnleggende beskrivende statistikk

Base R

dplyr