<\/p>\n
In de statistieken zijn kwantielen<\/strong> waarden die een geclassificeerde dataset in gelijke groepen verdelen.<\/span><\/p>\n Om kwantielen te berekenen die gegroepeerd zijn op een bepaalde variabele in R, kunnen we de volgende functies uit het dplyr-<\/a> pakket in R gebruiken:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe je kwantielen kunt berekenen van het aantal overwinningen gegroepeerd per team voor een dataset in R:<\/span><\/p>\n Merk op dat we ook elk gewenst aantal kwantielen kunnen specificeren:<\/span><\/p>\n U kunt er ook voor kiezen om per groep \u00e9\u00e9n kwantiel te berekenen. Zo berekent u bijvoorbeeld het 90e percentiel van het aantal overwinningen van elk team:<\/span><\/span><\/p>\n Hoe kwartielen in R te berekenen<\/a> In de statistieken zijn kwantielen waarden die een geclassificeerde dataset in gelijke groepen verdelen. Om kwantielen te berekenen die gegroepeerd zijn op een bepaalde variabele in R, kunnen we de volgende functies uit het dplyr- pakket in R gebruiken: library (dplyr) #define quantiles of interest q = c(.25, .5, .75) #calculate quantiles by grouping variable […]<\/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":[],"class_list":["post-1619","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.25, .5, .75)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(grouping_variable) %>%\n summarize(quant25 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[1]), \n quant50 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[2]),\n quant75 = quantile<\/span> (numeric_variable, probs = q[3]))\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeelden: Kwantielen per groep in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create data\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',\n 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B',\n 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'),\n wins=c(2, 4, 4, 5, 7, 9, 13, 13, 15, 15, 14, 13,\n 11, 9, 9, 8, 8, 16, 19, 21, 24, 20, 19, 18))\n\n#view first six rows of data<\/span>\nhead(df)\n\n team wins\n1 TO 2\n2 to 4\n3 to 4\n4 to 5\n5 TO 7\n6 to 9\n\n#define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.25, .5, .75)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant25 = quantile<\/span> (wins, probs = q[1]), \n quant50 = quantile<\/span> (wins, probs = q[2]),\n quant75 = quantile<\/span> (wins, probs = q[3]))\n\n team quant25 quant50 quant75 \n1 to 4 6 10 \n2 B 9 12 14.2\n3 C 17.5 19 20.2\n<\/strong><\/pre>\n #define quantiles of interest\n<\/span>q = c(.2, .4, .6, .8)\n\n#calculate quantiles by grouping variable\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant20 = quantile<\/span> (wins, probs = q[1]), \n quant40 = quantile<\/span> (wins, probs = q[2]),\n quant60 = quantile<\/span> (wins, probs = q[3]),\n quant80 = quantile<\/span> (wins, probs = q[4]))\n\n team quant20 quant40 quant60 quant80\n \n1 to 4 4.8 7.4 11.4\n2 B 9 10.6 13.2 14.6\n3 C 16.8 18.8 19.2 20.6\n<\/strong><\/pre>\n #calculate 90th percentile of wins by team\n<\/span>df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(quant90 = quantile<\/span> (wins, probs = 0.9<\/span> ))\n\n team quant90\n \n1 to 13 \n2 B 15 \n3 C 21.9\n<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe decielen in R te berekenen<\/a>
Hoe percentielen in R te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"