R のグループごとに分位数を計算する方法 (例あり)
統計において、分位数とは、分類されたデータセットを等しいグループに分割する値です。
R の特定の変数によってグループ化された分位数を計算するには、R のdplyrパッケージの次の関数を使用できます。
library (dplyr) #define quantiles of interest q = c(.25, .5, .75) #calculate quantiles by grouping variable df %>% group_by(grouping_variable) %>% summarize(quant25 = quantile (numeric_variable, probs = q[1]), quant50 = quantile (numeric_variable, probs = q[2]), quant75 = quantile (numeric_variable, probs = q[3]))
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: R のグループ別の分位数
次のコードは、R のデータ セットについてチームごとにグループ化された勝利数の分位数を計算する方法を示しています。
library (dplyr) #create data df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'), wins=c(2, 4, 4, 5, 7, 9, 13, 13, 15, 15, 14, 13, 11, 9, 9, 8, 8, 16, 19, 21, 24, 20, 19, 18)) #view first six rows of data head(df) team wins 1 TO 2 2 to 4 3 to 4 4 to 5 5 TO 7 6 to 9 #define quantiles of interest q = c(.25, .5, .75) #calculate quantiles by grouping variable df %>% group_by(team) %>% summarize(quant25 = quantile (wins, probs = q[1]), quant50 = quantile (wins, probs = q[2]), quant75 = quantile (wins, probs = q[3])) team quant25 quant50 quant75 1 to 4 6 10 2 B 9 12 14.2 3 C 17.5 19 20.2
必要な分位数を指定することもできることに注意してください。
#define quantiles of interest q = c(.2, .4, .6, .8) #calculate quantiles by grouping variable df %>% group_by(team) %>% summarize(quant20 = quantile (wins, probs = q[1]), quant40 = quantile (wins, probs = q[2]), quant60 = quantile (wins, probs = q[3]), quant80 = quantile (wins, probs = q[4])) team quant20 quant40 quant60 quant80 1 to 4 4.8 7.4 11.4 2 B 9 10.6 13.2 14.6 3 C 16.8 18.8 19.2 20.6
グループごとに単一の分位数を計算することも選択できます。たとえば、各チームの勝利数の 90 パーセンタイルを計算する方法は次のとおりです。
#calculate 90th percentile of wins by team df %>% group_by(team) %>% summarize(quant90 = quantile (wins, probs = 0.9 )) team quant90 1 to 13 2 B 15 3 C 21.9