R에서 quantile() 함수를 사용하는 방법
통계에서 분위수는 분류된 데이터 세트를 동일한 그룹으로 나누는 값입니다.
R의 Quantile() 함수는 데이터 세트의 샘플 분위수를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.
분위수(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE)
금:
- x : 벡터 이름
- probs : 확률의 수치적 벡터
- na.rm : NA 값을 제거할지 여부
다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.
예 1: 벡터의 분위수 계산
다음 코드는 R에서 벡터의 분위수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
#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
예 2: 데이터 프레임에 있는 열의 분위수 계산
다음 코드는 데이터 프레임의 특정 열에 대한 분위수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
#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
또한 sapply() 함수를 사용하여 여러 열의 분위수를 한 번에 계산할 수도 있습니다.
#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
예시 3: 그룹별 분위수 계산
다음 코드는 dplyr 패키지의 함수를 사용하여 그룹화 변수로 분위수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
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
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 Quantile() 함수를 사용하여 다른 일반적인 Quantile 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.