R에서 그룹별로 분위수를 계산하는 방법(예제 포함)
통계에서 분위수는 분류된 데이터 세트를 동일한 그룹으로 나누는 값입니다.
R에서 특정 변수로 그룹화된 분위수를 계산하려면 R의 dplyr 패키지에서 다음 함수를 사용할 수 있습니다.
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]))
다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.
예: R의 그룹별 분위수
다음 코드는 R의 데이터 세트에 대해 팀별로 그룹화된 승리 횟수의 분위수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
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
원하는 수의 분위수를 지정할 수도 있습니다.
#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
그룹당 단일 분위수를 계산하도록 선택할 수도 있습니다. 예를 들어 각 팀의 승리 횟수에 대한 90번째 백분위수를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
#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