描述性统计函数by（）和sapply（）的区别

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《R语言实战第二版》第七章的实例
（1）mystats<-function(x,na.omit=FALSE){                  if (na.omit)
                       x<-x[!is.na(x)]
                  m<-mean(x)
                  n<-length(x)
                  s<-sd(x)
                  skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n
                  kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3
                  return(c(n=n,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtosis=kurt))
                 }
myvars<-c("mpg","hp","wt")
sapply(mtcars[myvars],mystats)
运行结果：
               mpg          hp          wt
n        32.000000  32.0000000 32.00000000
mean     20.090625 146.6875000  3.21725000
stdev     6.026948  68.5628685  0.97845744
skew      0.610655   0.7260237  0.42314646
kurtosis -0.372766  -0.1355511 -0.02271075
（2）

dstats<-function(x)sapply(x,mystats)  ------mystats是（1）中的自定义函数
myvars<-c("mpg","hp","wt")
by(mtcars[myvars],mtcars$am,dstats)

运行结果：
mtcars$am: 0
                 mpg           hp         wt
n        19.00000000  19.00000000 19.0000000
mean     17.14736842 160.26315789  3.7688947
stdev     3.83396639  53.90819573  0.7774001
skew      0.01395038  -0.01422519  0.9759294
kurtosis -0.80317826  -1.20969733  0.1415676
---------------------------------------------------------
mtcars$am: 1
                 mpg          hp         wt
n        13.00000000  13.0000000 13.0000000
mean     24.39230769 126.8461538  2.4110000
stdev     6.16650381  84.0623243  0.6169816
skew      0.05256118   1.3598859  0.2103128
kurtosis -1.45535200   0.5634635 -1.1737358

各位大神，为什么（2）中第三行代码中的dstats用mystats代替呢？求解！！！！！

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