R တွင် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့် တွက်ချက်နည်း (ဥပမာ 2 ခု)

တန်ဖိုးတစ်ခု၏ ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်သည် ပေးထားသည့်တန်ဖိုးထက် အတန်းနှင့် ညီမျှသော သို့မဟုတ် နိမ့်သော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများ၏ ရာခိုင်နှုန်းကို ပြောပြသည်။

R တွင် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်သုံးနိုင်သည်။

နည်းလမ်း 1- ဒေတာအတွဲအတွက် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်ကို တွက်ချက်ပါ။

 library (dplyr)

df %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

နည်းလမ်း 2- အုပ်စုအလိုက် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်ကို တွက်ချက်ပါ။

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(group_var) %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

အောက်ပါဥပမာများသည် အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 #create data frame
df <- data. frame (team=rep(c('A', 'B'), each= 7 ),
                 points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))

#view data frame
df

   team points
1 TO 2
2 to 5
3 to 5
4 to 7
5 to 9
6 to 13
7 to 15
8 B 17
9 B 22
10 B 24
11 B 30
12 B 31
13 B 38
14 B 39

ဥပမာ 1- ဒေတာအတွဲအတွက် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်ကို တွက်ချက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အမှတ်များကော်လံရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ ရာခိုင်နှုန်းအလိုက်အဆင့်ကို တွက်ချက်ရန် R ရှိ dplyr ပက်ကေ့ခ်ျမှ လုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသသည်-

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values
df %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

   team points percent_rank
1 to 2 0.07142857
2 to 5 0.17857143
3 to 5 0.17857143
4 A 7 0.28571429
5 A 9 0.35714286
6 A 13 0.42857143
7 A 15 0.50000000
8 B 17 0.57142857
9 B 22 0.64285714
10 B 24 0.71428571
11 B 30 0.78571429
12 B 31 0.85714286
13 B 38 0.92857143
14 B 39 1.00000000

ဤသည်မှာ ရာခိုင်နှုန်း_အဆင့် ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံဖြစ်သည် ။

• အမှတ်တန်ဖိုးများ၏ 7.14% သည် 2 နှင့် ညီမျှသည် ။
• အမှတ်တန်ဖိုးများ၏ 17.86% သည် 5 နှင့် ညီမျှသည် ။
• ပွိုင့်တန်ဖိုးများ၏ 28.57% သည် 7 နှင့် ညီမျှသည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 2- အုပ်စုအလိုက် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်ကို တွက်ချက်ပါ။

အဖွဲ့အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော အမှတ်ကော်လံရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ ရာခိုင်နှုန်းအလိုက် အဆင့်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါကုဒ်သည် R ရှိ dplyr ပက်ကေ့ဂျ်မှ လုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသသည်-

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

# A tibble: 14 x 3
# Groups: team [2]
   team points percent_rank
             
 1 to 2 0.143
 2 to 5 0.357
 3 to 5 0.357
 4 to 7 0.571
 5 to 9 0.714
 6 to 13 0.857
 7 to 15 1    
 8 B 17 0.143
 9 B 22 0.286
10 B 24 0.429
11 B 30 0.571
12 B 31 0.714
13 B 38 0.857
14 B 39 1

ဤသည်မှာ ရာခိုင်နှုန်း_အဆင့် ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံဖြစ်သည် ။

• Team A ၏ အမှတ်တန်ဖိုးများ၏ 14.3% သည် 2 နှင့် ညီမျှသည်။
• Team A ၏ အမှတ်တန်ဖိုးများ၏ 35.7% သည် 5 နှင့် ညီမျှသည်။
• Team A ၏ အမှတ်တန်ဖိုးများ၏ 57.1% သည် 7 နှင့် ညီမျှသည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R တွင် ရာခိုင်နှုန်းများ တွက်နည်း
R တွင် quartiles တွက်နည်း
R တွင် အုပ်စုအလိုက် အရေအတွက် တွက်ချက်နည်း