<\/p>\n
Der Perzentilrang<\/strong> eines Werts gibt uns den Prozentsatz der Werte in einem Datensatz an, deren Rang gleich oder niedriger als ein bestimmter Wert ist.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um den Perzentilrang in R zu berechnen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Berechnen Sie die Perzentilrangfolge f\u00fcr den Datensatz<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Berechnen Sie die Perzentil-Rangfolge nach Gruppe<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Funktionen aus dem dplyr-<\/a> Paket in R verwendet werden, um den Perzentilrang jedes Werts in der Punktespalte zu berechnen:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Werte in der Spalte \u201epercent_rank\u201c<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Funktionen aus dem dplyr-<\/a> Paket in R verwendet werden, um den Perzentilrang jedes Werts in der Punktespalte, gruppiert nach Team, zu berechnen:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Werte in der Spalte \u201epercent_rank\u201c<\/strong> :<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie Perzentile in R<\/a> Der Perzentilrang eines Werts gibt uns den Prozentsatz der Werte in einem Datensatz an, deren Rang gleich oder niedriger als ein bestimmter Wert ist. Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um den Perzentilrang in R zu berechnen: Methode 1: Berechnen Sie die Perzentilrangfolge f\u00fcr den Datensatz library (dplyr) df %>% mutate(percent_rank = rank(x)\/length(x)) Methode 2: […]<\/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\ndf %>%\n mutate(percent_rank = rank(x)\/length(x))\n<\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>%\n group_by(group_var) %>%\n mutate(percent_rank = rank(x)\/length(x))\n<\/b><\/span><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=rep(c('A', 'B'), each= 7<\/span> ),\n points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 TO 2\n2 to 5\n3 to 5\n4 to 7\n5 to 9\n6 to 13\n7 to 15\n8 B 17\n9 B 22\n10 B 24\n11 B 30\n12 B 31\n13 B 38\n14 B 39<\/b><\/span><\/pre>\n Beispiel 1: Berechnen Sie die Perzentilrangfolge f\u00fcr den Datensatz<\/span><\/strong><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#calculate percentile rank of points values\n<\/span>df %>%\n mutate(percent_rank = rank(points)\/length(points))\n\n team points percent_rank\n1 to 2 0.07142857\n2 to 5 0.17857143\n3 to 5 0.17857143\n4 A 7 0.28571429\n5 A 9 0.35714286\n6 A 13 0.42857143\n7 A 15 0.50000000\n8 B 17 0.57142857\n9 B 22 0.64285714\n10 B 24 0.71428571\n11 B 30 0.78571429\n12 B 31 0.85714286\n13 B 38 0.92857143\n14 B 39 1.00000000<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Berechnen Sie die Perzentilrangfolge nach Gruppe<\/span><\/strong><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n<\/span>\n#calculate percentile rank of points values grouped by team\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n mutate(percent_rank = rank(points)\/length(points))\n\n# A tibble: 14 x 3\n# Groups: team [2]\n team points percent_rank\n \n 1 to 2 0.143\n 2 to 5 0.357\n 3 to 5 0.357\n 4 to 7 0.571\n 5 to 9 0.714\n 6 to 13 0.857\n 7 to 15 1 \n 8 B 17 0.143\n 9 B 22 0.286\n10 B 24 0.429\n11 B 30 0.571\n12 B 31 0.714\n13 B 38 0.857\n14 B 39 1<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie Quartile in R<\/a>
So berechnen Sie Quantile nach Gruppen in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"