So verwenden sie die funktion quantile() in r

In der Statistik sind Quantile Werte, die einen klassifizierten Datensatz in gleich große Gruppen unterteilen.

Mit der Funktion quantile() in R können Stichprobenquantile eines Datensatzes berechnet werden.

Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:

Quantil(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE)

Gold:

• x : Vektorname
• probs : Numerischer Vektor von Wahrscheinlichkeiten
• na.rm : ob NA-Werte entfernt werden sollen

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Berechnen Sie die Quantile eines Vektors

Der folgende Code zeigt, wie die Quantile eines Vektors in R berechnet werden:

 #define vector of data 
data = c(1, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13, 13, 15, 18, 20, 22, 23, 24, 28)

#calculate quartiles
quantile(data, probs = seq(0, 1, 1/4))

 0% 25% 50% 75% 100% 
1.0 5.5 12.5 19.5 28.0 

#calculate quintiles
quantile(data, probs = seq(0, 1, 1/5))

 0% 20% 40% 60% 80% 100% 
1.0 4.4 8.8 13.4 21.2 28.0 

#calculate deciles
quantile(data, probs = seq(0, 1, 1/10))

 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 
1.0 3.0 4.4 7.1 8.8 12.5 13.4 17.7 21.2 23.3 28.0 

#calculate random quantiles of interest
quantile(data, probs = c(.2, .5, .9))

20% 50% 90% 
4.4 12.5 23.3

Beispiel 2: Quantile von Spalten im Datenrahmen berechnen

Der folgende Code zeigt, wie Quantile für eine bestimmte Spalte in einem Datenrahmen berechnet werden:

 #create data frame
df <- data. frame (var1=c(1, 3, 3, 4, 5, 7, 7, 8, 12, 14, 18),
                 var2=c(7, 7, 8, 3, 2, 6, 8, 9, 11, 11, 16),
                 var3=c(3, 3, 6, 6, 8, 4, 4, 7, 10, 10, 11))

#calculate quartiles of column 'var2'
quantile(df$var2, probs = seq(0, 1, 1/4))

  0% 25% 50% 75% 100% 
 2.0 6.5 8.0 10.0 16.0

Wir können auch die Funktion sapply() verwenden, um Quantile für mehrere Spalten gleichzeitig zu berechnen:

 #calculate quartiles of every column
sapply(df, function (x) quantile(x, probs = seq(0, 1, 1/4)))

     var1 var2 var3
0% 1.0 2.0 3
25% 3.5 6.5 4
50% 7.0 8.0 6
75% 10.0 10.0 9
100% 18.0 16.0 11

Beispiel 3: Quantile nach Gruppe berechnen

Der folgende Code zeigt, wie Funktionen im dplyr- Paket verwendet werden, um Quantile anhand einer Gruppierungsvariablen zu berechnen:

 library (dplyr)

#define data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C') ,
                 points=c(1, 3, 3, 4, 5, 7, 7, 8, 12, 14, 18))

#define quantiles of interest
q = c(.25, .5, .75)

#calculate quantiles by grouping variable
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarize(quant25 = quantile(points, probs = q[1]), 
            quant50 = quantile(points, probs = q[2]),
            quant75 = quantile(points, probs = q[3]))

# A tibble: 3 x 4
  team quant25 quant50 quant75
           
1 to 2.5 3 3.25
2 B 6.5 7 7.25
3 C 13 14 16   

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials zeigen, wie Sie die Funktion quantile() verwenden, um andere gängige Quantilwerte zu berechnen:

So berechnen Sie Perzentile in R
So berechnen Sie Dezile in R
So berechnen Sie Quartile in R