<\/p>\n
Quantile<\/strong> sind in der Statistik Werte, die einen klassifizierten Datensatz in gleich gro\u00dfe Gruppen unterteilen.<\/span><\/p>\n Um Quantile zu berechnen, die nach einer bestimmten Variablen in R gruppiert sind, k\u00f6nnen wir die folgenden Funktionen aus dem dplyr-<\/a> Paket in R verwenden:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Quantile der Anzahl der nach Team gruppierten Siege f\u00fcr einen Datensatz in R berechnet werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir auch eine beliebige Anzahl von Quantilen angeben k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch ein einzelnes Quantil pro Gruppe berechnen. So berechnen Sie beispielsweise das 90. Perzentil der Siege jedes Teams:<\/span><\/span><\/p>\n So berechnen Sie Quartile in R<\/a> Quantile sind in der Statistik Werte, die einen klassifizierten Datensatz in gleich gro\u00dfe Gruppen unterteilen. Um Quantile zu berechnen, die nach einer bestimmten Variablen in R gruppiert sind, k\u00f6nnen wir die folgenden Funktionen aus dem dplyr- Paket in R verwenden: library (dplyr) #define quantiles of interest q = c(.25, .5, .75) #calculate quantiles by grouping […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.25, .5, .75)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(grouping_variable) %>%\n summarize(quant25 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[1]), \n quant50 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[2]),\n quant75 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[3]))\n<\/strong><\/pre>\n Beispiele: Quantile nach Gruppe in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create data\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B',\n 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'),\n wins=c(2, 4, 4, 5, 7, 9, 13, 13, 15, 15, 14, 13,\n 11, 9, 9, 8, 8, 16, 19, 21, 24, 20, 19, 18))\n\n#view first six rows of data<\/span>\nhead(df)\n\n team wins\n1 TO 2\n2 to 4\n3 to 4\n4 to 5\n5 TO 7\n6 to 9\n\n#define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.25, .5, .75)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant25 = quantile<\/span> (wins, probs = q[1]), \n quant50 = quantile<\/span> (wins, probs = q[2]),\n quant75 = quantile<\/span> (wins, probs = q[3]))\n\n team quant25 quant50 quant75 \n1 to 4 6 10 \n2 B 9 12 14.2\n3 C 17.5 19 20.2\n<\/strong><\/pre>\n #define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.2, .4, .6, .8)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant20 = quantile<\/span> (wins, probs = q[1]), \n quant40 = quantile<\/span> (wins, probs = q[2]),\n quant60 = quantile<\/span> (wins, probs = q[3]),\n quant80 = quantile<\/span> (wins, probs = q[4]))\n\n team quant20 quant40 quant60 quant80\n \n1 to 4 4.8 7.4 11.4\n2 B 9 10.6 13.2 14.6\n3 C 16.8 18.8 19.2 20.6\n<\/strong><\/pre>\n #calculate 90th percentile of wins by team\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant90 = quantile<\/span> (wins, probs = 0.9<\/span> ))\n\n team quant90\n \n1 to 13 \n2 B 15 \n3 C 21.9\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie Dezile in R<\/a>
So berechnen Sie Perzentile in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"