<\/p>\n
Das n-te<\/sup> Perzentil<\/strong> eines Datensatzes ist der Wert, der die ersten n<\/em> Prozent der Datenwerte abschneidet, wenn alle Werte vom kleinsten zum gr\u00f6\u00dften sortiert werden.<\/span><\/p>\n Beispielsweise ist das 90. Perzentil eines Datensatzes der Wert, der die unteren 90 % der Datenwerte von den oberen 10 % der Datenwerte trennt.<\/span><\/p>\n Eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten Perzentile ist das 50. Perzentil, das den Medianwert eines Datensatzes darstellt: Dies ist der Wert, den 50 % aller Datenwerte unterschreiten.<\/span><\/p>\n Mit Perzentilen k\u00f6nnen Fragen beantwortet werden wie:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen Perzentile in R einfach mit der Funktion quantile()<\/strong> berechnen, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n Quantil<\/strong> (x, probs = seq(0, 1, 0,25))<\/span><\/p>\n Der folgende Code veranschaulicht, wie man verschiedene Perzentile f\u00fcr einen bestimmten Vektor in R findet:<\/span><\/p>\n Um zu veranschaulichen, wie man die Perzentile einer bestimmten Datenrahmenspalte findet, verwenden wir den integrierten Datensatz iris<\/em> :<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie den 90. Perzentilwert f\u00fcr die Spalte Sepal.Length<\/em> finden:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion apply()<\/strong><\/a> k\u00f6nnen wir auch die Perzentile mehrerer Spalten gleichzeitig ermitteln:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen in R auch Perzentile nach Gruppen finden, indem wir die Funktion \u201egroup_by()\u201c<\/strong> aus der dplyr-<\/strong><\/a> Bibliothek verwenden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie das 90. Perzentil von Sepal.Length<\/em> f\u00fcr jedes der Elemente ermittelt wird<\/span> Der folgende Code veranschaulicht, wie das 90. Perzentil f\u00fcr alle Variablen nach Art ermittelt wird:<\/span><\/p>\n Es gibt keine integrierte Funktion zur Visualisierung der Perzentile eines Datensatzes in R, aber wir k\u00f6nnen relativ einfach ein Diagramm zur Visualisierung der Perzentile erstellen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie ein Perzentildiagramm f\u00fcr die Sepal.Length-<\/em> Datenwerte aus dem Iris-<\/em> Datensatz erstellt wird:<\/span><\/p>\n Eine Anleitung zu apply(), lapply(), sapply() und tapply() in R<\/a> Das n-te Perzentil eines Datensatzes ist der Wert, der die ersten n Prozent der Datenwerte abschneidet, wenn alle Werte vom kleinsten zum gr\u00f6\u00dften sortiert werden. Beispielsweise ist das 90. Perzentil eines Datensatzes der Wert, der die unteren 90 % der Datenwerte von den oberen 10 % der Datenwerte trennt. Eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten Perzentile […]<\/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\n
So berechnen Sie Perzentile in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Ermitteln der Perzentile eines Vektors<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create vector of 100 random values uniformly distributed between 0 and 500\n<\/span>data <- runif(100, 0, 500)\n\n#Find the quartiles (25th, 50th, and 75th percentiles) of the vector\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = c(.25, .5, .75))\n\n# 25% 50% 75% \n#97.78961 225.07593 356.47943 \n\n#Find the deciles (10th, 20th, 30th, ..., 90th percentiles) of the vector\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = seq(.1, .9, by = .1))\n\n# 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% \n#45.92510 87.16659 129.49574 178.27989 225.07593 300.79690 337.84393 386.36108 \n#90% \n#423.28070\n\n#Find the 37th, 53rd, and 87th percentiles\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = c(.37, .53, .87))\n\n# 37% 53% 87% \n#159.9561 239.8420 418.4787 \n<\/strong><\/pre>\n Perzentile einer Datenrahmenspalte finden<\/strong><\/span><\/h3>\n
#view first six rows of iris<\/em> dataset\n<\/span>head(iris)\n\n Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/pre>\n quantile<\/span> (iris$Sepal.Length, probs = 0.9)\n\n#90% \n#6.9<\/strong><\/pre>\n Finden von Perzentilen mehrerer Datenrahmenspalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define columns we want to find percentiles for\n<\/span>small_iris<- iris[, c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width')]\n\n#use apply()<\/em> function to find 90th percentile for every column<\/span>\napply<\/span> (small_iris, 2, function(x) quantile(x, probs = .9))\n\n#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width \n#6.90 3.61 5.80 2.20<\/strong><\/pre>\n Suche nach Perzentilen nach Gruppe<\/strong><\/span><\/h3>\n
drei Arten im Irisdatensatz:<\/span><\/p>\n #load dplyr<\/em> library<\/span>\nlibrary(dplyr)\n\n#find 90th percentile of Sepal.Length<\/em> for each of the three species<\/span>\niris %>%\n group_by<\/span> (Species) %>%\n summarize<\/span> (percent90 = quantile(Sepal.Length, probs = .9))\n\n# A tibble: 3 x 2\n#Speciespercent90\n# \n#1 setosa 5.41\n#2 versicolor 6.7 \n#3 virginica 7.61<\/strong><\/pre>\n iris %>%\n group_by<\/span> (Species) %>%\n summarize<\/span> (percent90_SL = quantile(Sepal.Length, probs = .9),\n percent90_SW = quantile(Sepal.Width, probs = .9),\n percent90_PL = quantile(Petal.Length, probs = .9),\n percent90_PW = quantile(Petal.Width, probs = .9))\n\n# A tibble: 3 x 5\n# Species percent90_SL percent90_SW percent90_PL percent90_PW\n# \n#1 setosa 5.41 3.9 1.7 0.4 \n#2 versicolor 6.7 3.11 4.8 1.51\n#3 virginica 7.61 3.31 6.31 2.4 \n<\/strong><\/pre>\n Perzentile anzeigen<\/strong><\/span><\/h2>\n
n = length(iris$Sepal.Length)\nplot((1:n - 1)\/(n - 1), sort(iris$Sepal.Length), type=\"l\",\n main = \"Visualizing Percentiles\",\n xlab = \"Percentile\",\n ylab = \"Value\")<\/strong><\/pre>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/b><\/span><\/h3>\n
Erstellen Sie neue Variablen in R mit mutate() und case_when()<\/a>
<\/strong><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"